预训练模型当中的transformer构建

预训练模型中的 Transformer 构建通常涉及到以下主要部分：

1. **Encoder**：Transformer 模型的核心部分是编码器（Encoder），它由一系列的 Transformer 块组成。每个 Transformer 块包括一个自注意力机制和一个前馈神经网络。自注意力机制通过计算输入序列中每个位置的表示，并考虑到所有其他位置的信息，来对输入序列进行建模。这种机制有助于捕捉序列中的长程依赖关系。
2. **Decoder**：解码器（Decoder）是另一个重要的组成部分，它与编码器对称。解码器也包含一系列的 Transformer 块，可以用于生成新的输入序列。解码器通常用于处理序列到序列的问题，如机器翻译和语音识别。
3. **Transformer块**：每个 Transformer 块包含一个位置嵌入层、一个多头自注意力层、一个残差连接层和一个前馈神经网络层。位置嵌入层将输入的位置坐标转换为固定维数的向量，以便于在自注意力层中进行计算。多头自注意力层能够同时对输入序列中的多个位置进行建模，并计算它们之间的交互。残差连接层有助于避免信息损失，并实现信息的上下文传递。前馈神经网络层通常采用深度卷积神经网络（CNN）或 Transformer 自身特有的层。
4. **位置编码**：为了防止位置信息丢失，Transformer 使用位置编码来对输入序列中的每个位置进行编码。位置编码通常采用独热编码（one-hot encoding）的方式，将每个位置映射为一个离散的向量。这样，自注意力机制在计算时就可以考虑到每个位置的信息，而不仅仅是相邻的位置。
5. **训练目标**：在训练 Transformer 模型时，通常采用优化目标函数来最小化预测误差或生成文本的相似度。对于翻译任务，通常使用交叉熵损失作为目标函数；对于文本生成任务，可以使用似然损失或 BLEU 分数等指标来评估生成的文本质量。

以上就是 Transformer 构建的主要组成部分和过程。需要注意的是，Transformer 模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型，它在自然语言处理任务中表现出了强大的能力，如机器翻译、文本分类和文本生成等。