transformer输入数据格式

Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习架构，通常用于处理序列数据，如文本。其输入数据格式通常是经过预处理的定长或可变长度的序列，包括以下几个关键部分：

1. **词嵌入**（Word Embeddings）：每个单词被转换成一个固定大小的向量表示，这个过程可以是one-hot编码、预训练的词向量（如Word2Vec、GloVe）或是通过Transformer内部的自注意力机制生成的。

2. **位置编码**（Positional Encoding）：为了保留词语在原始序列中的相对顺序信息，Transformer会加上一个位置编码，它通常是连续的数值，与词汇向量一起作为输入的一部分。

3. **段落级标记**（Segmentation or Sentence IDs）：对于多句子输入，会添加额外的标识符来区分不同的句子或段落，以便模型能够理解上下文。

4. **批量梯度下降**（Batching）：多个样本组成一个批次输入到模型，每个样本可能有不同的长度。

5. **填充或截断**（Padding or Truncating）：如果所有样本的长度不同，可能会对较短的序列进行填充（使用特定的填充符号），或者对较长的序列进行截断，使得它们都达到相同的长度。