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。