transformer模型训练的数据预处理

在使用Transformer模型进行训练之前，需要进行数据预处理。下面是一些常见的数据预处理步骤：

1. 读取数据：从文本文件、数据库或其他数据源中读取原始数据。

2. 清洗数据：删除无用的字符、标点符号和空白字符，以及处理缺失值和异常值。

3. 分词：将句子分成单词或子词，并创建词汇表。

4. 构建标签：对于监督学习任务，需要为每个样本创建标签。

5. 编码数据：将文本数据编码为数字表示。可以使用词嵌入技术将词语映射到连续向量空间中。

6. 批处理：将数据划分为小批量，并对每个批次进行填充，以便所有样本具有相同的长度。

7. 数据加载：将批次加载到内存或GPU中，以便模型可以访问它们。

这些步骤不一定按照顺序执行，并且取决于具体的任务和数据集。