在 Transformer 的输出上，通过一个线性层进行分类，得到每个输入标记作为答案起始位置的得分（start_scores）。输出的到底是什么

Transformer 模型的输出是一个表示经过编码的输入序列的张量。在执行线性层分类之前，这个张量包含了输入序列中每位置的上下文信息。

在进行始位置分类时，通过将 Transformer 输出的张量输入到一个线性层中，应用适当的激活函数和损失函数，可以得到每个输入标记作为答案起始位置的得分（start_scores）。这些得分表示每个标记是答案起始位置的概率。

因此，模型的输出是一个包含每个输入标记作为起始位置得分的张量，该张量的形状与输入标记序列的长度相同。

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相关问题

transformer模型的输入和输出

Transformer模型的输入和输出是由一系列的token组成的。对于输入，通常包括一个特殊的起始标记（例如，<start>）和一个特殊的终止标记（例如，<end>），用于表示句子的开始和结束。输入句子中的每个单词或单词片段都会被编码成对应的token。这些token会被传入Transformer模型的编码器中进行处理。

输出也是一系列的token，其中每个token代表一个单词或单词片段。输出通常是由模型生成的，通过对编码器的输入进行解码获得。模型会逐步生成每个token，直到遇到终止标记为止。

需要注意的是，Transformer模型的输入和输出都是固定长度的序列，所以对于较长的句子可能需要进行截断或填充。此外，输入和输出的token通常是通过词汇表进行索引编码的，而非直接使用原始的文本。