我还是没懂，能给我一个图示么

很抱歉，作为文本AI助手，无法直接提供图示。但我可以尝试用文字描述来帮助您更好地理解。

首先，让我们回顾一下Transformer模型的结构。它由多个编码器层组成，每个编码器层都由自注意力机制（self-attention）和前馈神经网络（feed-forward neural network）组成。

在执行模型时，输入序列（例如文本）会经过编码器层。每个编码器层都会对输入序列进行处理，以便捕捉上下文信息。这些编码器层之间会传递信息，以便更好地编码输入序列。

在进行问答任务时，我们将输入序列（例如问题和文本段落）转换为模型可以理解的形式，包括输入标记（input tokens）、标记类型（token type）和注意力掩码（attention mask）。

接下来，通过将这些输入传递给Transformer模型，模型会生成一个表示上下文信息的输出张量。这个输出张量中的每个位置对应输入序列中的一个标记，并包含了每个标记作为答案起始位置和结束位置的得分。

图示可能更加直观地展示了这个过程，请参考Transformer模型的结构图和问答任务的流程图，以便更好地理解和可视化。

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