Transformer模型的结构图和问答任务的流程图

很抱歉，作为文本AI助手，无法直接呈现图片或绘制图示。但我可以简单地描述一下Transformer模型的结构和问答任务的流程。

Transformer模型的结构图：
1. 输入序列经过多个编码器层，每个编码器层由自注意力机制和前馈神经网络组成。
2. 自注意力机制能够在输入序列内部建立标记之间的关联性，以捕捉上下文信息。
3. 前馈神经网络通过全连接层对每个位置的表示进行非线性变换。
4. 编码器层之间传递信息，以更好地编码输入序列。

问答任务的流程图：
1. 输入包括问题和文本段落。
2. 将问题和文本段落转换为模型可理解的形式，包括输入标记、标记类型和注意力掩码。
3. 将这些输入传递给Transformer模型进行编码。
4. Transformer模型生成一个表示上下文信息的输出张量，其中每个位置对应输入序列中的一个标记。
5. 通过线性层进行分类，得到每个输入标记作为答案起始位置和结束位置的得分。
6. 根据得分确定答案的起始位置和结束位置。

这些是大致的描述，希望能帮助您理解Transformer模型和问答任务的流程。如果您有进一步的问题，请随时提问。