transformer输入参数解释

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，主要用于序列到序列的任务，如机器翻译、文本摘要等。Transformer的输入参数包括以下几个：

1. input_ids：输入序列的token id，是一个形状为[batch_size, sequence_length]的整数张量。
2. attention_mask：用于指示哪些token是padding token，哪些是真实的token。如果是padding token，则对应位置为0，否则为1。形状为[batch_size, sequence_length]的张量。
3. token_type_ids：用于区分不同句子的token id，如果只有一个句子则全为0。形状为[batch_size, sequence_length]的张量。
4. position_ids：用于表示每个token在序列中的位置信息，形状为[batch_size, sequence_length]的张量。
5. inputs_embeds：输入序列的嵌入表示，可以直接传入嵌入向量而不是token id。形状为[batch_size, sequence_length, embedding_size]的张量。

相关问题

transformer的参数

Transformer模型的参数包括：
- 嵌入层参数：嵌入层将输入的词汇或字符转化为向量表示，参数包括词嵌入矩阵和位置编码矩阵。
- 编码器层参数：编码器由多层自注意力层和前馈神经网络组成，每一层都有自己的权重矩阵和偏置向量。
- 解码器层参数：解码器也由多层自注意力层、编码-解码注意力层和前馈神经网络组成，每一层都有自己的权重矩阵和偏置向量。
- 多头注意力参数：多头注意力是Transformer模型中的关键组件，包括查询矩阵、键矩阵、值矩阵以及线性变换的权重矩阵和偏置向量。
- 前馈神经网络参数：前馈神经网络由两个全连接层组成，每个层都有自己的权重矩阵和偏置向量。

transformer 参数

Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习架构，最初由Google的 Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出。它在自然语言处理任务如机器翻译、文本生成等中表现出色。Transformer的主要参数包括：

1. **嵌入层参数**：每个词或字符会被编码成固定长度的向量，这是通过嵌入矩阵完成的，这个矩阵包含了词汇表中的所有单词嵌入。

2. **自注意力模块参数**：包含查询(Q)、键(K)和值(V)的权重矩阵，用于计算输入序列中位置之间的注意力得分。还有softmax函数和衰减因子（通常是$\sqrt{d_k}$），其中$d_k$是键向量维度。

3. **点积注意力矩阵**：用于计算注意力分数的矩阵乘法部分。

4. **位置编码**：为了保留句子的顺序信息，Transformer引入了额外的位置编码，这部分也是参数。

5. **FFN（Feed Forward Network）参数**：FFN是Transformer结构中的前馈神经网络部分，包含两个线性变换和一个激活函数（通常是非线性的ReLU或GELU），这部分也有自己的权重和偏置。

6. **归一化层参数**：为了控制梯度爆炸或消失，Transformer采用Layer Normalization和残差连接，这两个组件都有相应的参数。