输入序列中包含什么重要信息作为transformer模型的输入

在Transformer模型中，输入序列通常包含以下几个重要信息作为模型的输入：

1. 位置编码（Positional Encoding）：由于Transformer模型没有明确的顺序信息，为了在输入序列中引入位置信息，需要对每个位置的向量进行编码。常用的方法是使用正弦和余弦函数来编码位置信息，使得模型能够区分不同位置的向量。

2. 词嵌入（Word Embedding）：将输入序列中的每个单词或标记转换为低维度的向量表示。这些词嵌入向量捕捉了词汇的语义信息，使得模型能够理解单词之间的关系。

3. 注意力掩码（Attention Masking）：在某些任务中，输入序列可能包含填充标记或者需要被忽略的部分。通过注意力掩码，可以将这些无效的位置标记为0，使得模型在计算注意力权重时不会将注意力放在这些位置上。

4. 其他特征信息：根据具体任务的需求，可以将其他与任务相关的特征信息添加到输入序列中。例如，在机器翻译任务中，可以将目标语言的部分信息添加到输入序列中，以辅助模型进行翻译。

这些信息共同构成了Transformer模型的输入序列，以便模型能够对输入进行自注意力计算和编码，从而捕捉输入序列中的关系和语义信息。具体的输入信息的选择和处理方式会根据不同的任务和数据集进行调整和优化。