transformer中的输入

在Transformer模型中，输入通常由两部分组成：编码器输入和解码器输入。

编码器输入是指输入序列的编码表示，用于对输入序列中的每个单词进行建模。它通常由单词的嵌入表示组成，这些嵌入表示是通过将单词映射到连续向量空间来获得的。此外，编码器输入还可能包括位置编码，以便模型能够捕捉输入序列中的单词顺序信息。

解码器输入是指目标序列的输入表示，用于生成目标序列中的下一个单词。与编码器输入类似，解码器输入也由单词的嵌入表示和位置编码组成。

在Transformer模型中，经过编码器和解码器的处理后，输入通过一系列的自注意力机制和前馈神经网络进行传递和转换，最终生成目标序列。

需要注意的是，输入序列的长度通常会经过一定的限制或截断，以便满足模型的计算和内存需求。