transformer的输入
时间: 2024-06-10 10:03:30 浏览: 9
Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型,最初由Google在2017年提出的Transformer模型在自然语言处理(NLP)领域取得了突破性的成果,尤其是在机器翻译任务中。Transformer的输入通常包含两个主要部分:
1. **输入序列**(Input Sequence):对于文本处理,输入序列通常是单词或子词的序列,每个元素代表一个词汇。这些单词被转换成一系列的向量,称为“词嵌入”(Word Embeddings),比如使用预训练的词嵌入模型(如Word2Vec、GloVe或BERT的嵌入)来表示。
- **位置编码**(Positional Encoding):为了保留单词在序列中的顺序信息,因为原始Transformer不直接处理序列信息,会添加位置编码到词嵌入上。
2. **键(Key)、值(Value)和查询(Query)**:在自注意力层中,每项输入都有三个部分,它们分别对应键、值和查询。这些都是一组经过变换的词嵌入,用于计算注意力分数并生成新的上下文向量。
3. **段落级分割**:在长文档中,可能会有多个段落,此时会加上段落级别的标识符(如[SEP]或[CLS]标记),以便模型理解不同段落之间的关系。
4. **额外特征**:有时,模型可能还需要处理其他类型的输入,如图片特征(在图像-文本任务中)或音频特征(在语音识别任务中),这些会作为附加的输入通道。
相关问题:
1. Transformer为什么要使用位置编码?
2. 如何处理长距离依赖?
3. 段落级分割对模型理解有何影响?
4. 输入序列中的键、值和查询是如何交互的?
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