transformer推理

Transformer推理是指使用训练好的Transformer模型来生成输出。它包括以下步骤：

1. 准备输入：将输入序列进行编码，并添加位置编码和注意力掩码。
2. 编码器推理：通过将输入序列传递给Transformer的编码器，逐步生成编码器的输出。
3. 解码器推理：使用开始标记作为解码器的第一个输入，并根据先前的解码输出逐步生成解码器的输出。生成的每个解码输出将成为下一个解码器步骤的输入。
4. 重复步骤3，直到生成特定数目的解码输出或达到最大长度限制。
5. 解码输出后处理：对生成的解码输出进行后处理，例如应用softmax来获取概率分布，选择概率最高的词作为最终的输出结果。

相关问题

Transformer是如何应用于推理任务的

Transformer是一种基于自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的神经网络模型，最初是用于机器翻译任务，但在推理任务中也得到了广泛应用。

在推理任务中，Transformer主要是应用于基于语言的推理任务，如自然语言推理（Natural Language Inference，NLI）和文本蕴含（Textual Entailment，TE）等任务。这些任务需要对输入的两个句子之间的关系进行判断，例如判断一个句子是否能从另一个句子中推断出来。

具体来说，Transformer可以将输入的两个句子分别编码为一组嵌入向量，然后通过多层的自注意力机制对两个句子的语义信息进行编码和交互，最终得到一组特征向量，表示两个句子之间的关系。这些特征向量可以输入到全连接层中进行分类，从而判断两个句子之间的关系。

在Transformer中，自注意力机制的作用是对输入序列中的每个位置进行编码，并且根据输入序列中其他位置的信息来调整每个位置的编码。这种机制可以有效地处理序列中的长距离依赖关系，从而在推理任务中取得了很好的效果。

需要注意的是，由于Transformer是一种基于语言的模型，因此在应用于推理任务时，需要将推理任务的输入转换为自然语言句子的形式，以便能够被Transformer所处理。同时，对于一些复杂的推理任务，可能需要将多个句子进行组合和编码，以获得更好的推理效果。

Transformer

Transformer 是一种基于注意力机制（self-attention）的神经网络架构，广泛应用于自然语言处理领域中的各种任务，如机器翻译、文本分类、问答系统等。它由若干个编码器和解码器组成，每个编码器和解码器都由多个注意力层和全连接层组成。Transformer 的主要优点是能够处理变长的序列数据，同时在训练和推理过程中都具有较高的并行性，因此在处理大规模自然语言数据时表现出色。