transformer 词向量怎么生成

在 Transformer 模型中，词向量的生成是通过嵌入层（Embedding Layer）实现的。嵌入层将离散的词语或字符等转换为密集向量表示，即嵌入向量（Embedding Vector），这些向量在模型训练中被更新。在 Transformer 中，嵌入层是模型的第一个输入层，它将输入的词语序列转换为嵌入向量矩阵，这个矩阵就是 Transformer 模型中的词向量矩阵。

具体地说，嵌入层将输入的词语序列转换为对应的嵌入向量矩阵，矩阵的每一行表示一个词语的嵌入向量。这个矩阵的大小为 $d_{model} \times seq\_len$，其中 $d_{model}$ 表示模型的隐藏层维度大小，$seq\_len$ 表示输入序列的长度。在 Transformer 模型中，嵌入层的权重矩阵是模型的可学习参数之一，模型训练时会根据损失函数进行反向传播，更新这个矩阵中的参数，从而不断优化词向量的表达效果。

需要注意的是，在 Transformer 模型中，词向量矩阵的大小通常比较大，会占用较大的内存，因此需要对其进行优化，比如使用词表索引（Vocabulary Index）等技术来减小存储空间。

相关问题

transformer 词向量编码

Transformer 模型中的词向量编码是通过将每个单词映射到一个高维空间中的向量来实现的。这个映射过程是通过一个叫做“嵌入层（Embedding Layer）”的神经网络层来完成的。在嵌入层中，每个单词都被映射到一个固定长度的向量表示，这个向量表示被称为“词向量（Word Embedding）”。

具体来说，嵌入层的输入是一个整数序列，每个整数代表一个单词在词表中的索引。这些整数首先被转换成对应的词向量，然后送入 Transformer 模型中进行处理。

在 Transformer 模型中，词向量会被进一步加工和组合，最终生成模型的输出。这个过程是通过多层自注意力机制和前馈神经网络来实现的。

transformer用什么模型生成词向量

在Transformer模型中，词向量是通过嵌入层（Embedding Layer）生成的。在嵌入层中，每个词都被映射到一个固定尺寸的向量表示，这个向量表示被称为词向量。这些词向量在输入到Transformer模型之前，可以被预训练得到或者随机初始化。通常情况下，预训练的词向量更容易捕捉到单词之间的语义关系和上下文信息，因此也更容易在具体任务上表现出色。例如，预训练的词向量模型有Word2Vec、GloVe、FastText等。