transformer的权重矩阵

Transformer模型中有多个权重矩阵，其中最重要的是encoder和decoder中的self-attention和multi-head attention的权重矩阵。这些权重矩阵是通过训练得到的，用于将输入的词向量映射到更高维度的空间中，以便更好地进行注意力计算和信息传递。此外，还有一些其他的权重矩阵，如前馈神经网络的权重矩阵等。这些权重矩阵的具体数值是由模型的训练过程决定的，因此在不同的任务和数据集上，它们的数值可能会有所不同。