transformer数据

Transformer模型的输入数据通常要经过一系列的预处理和转换。下面是一种常见的处理流程：

1. 语言标记化（Tokenization）：将文本分割为单词、子词或字符级别的标记。常用的标记化工具有NLTK、SpaCy和SentencePiece等。

2. 构建词汇表：根据训练数据构建词汇表，将每个标记映射到一个唯一的整数索引。词汇表可以包含特殊标记，如\<PAD>（填充）, \<UNK>（未知）等。

3. 输入编码：将输入文本转换为词汇表中的整数索引序列。可以根据需要选择固定长度或动态长度的序列。

4. 添加特殊标记：在输入序列的开头添加一个起始标记（如\<BOS>）和在结尾添加一个结束标记（如\<EOS>），以帮助模型学习上下文。

5. 创建注意力掩码：为了在自注意力机制中避免关注未来的信息，需要创建一个掩码矩阵，将未来位置的注意力权重设为0。

6. 位置编码：为了将顺序信息引入模型中，可以添加位置编码向量到输入的嵌入层中。这些向量可以是固定的或可学习的。

7. 批量处理：将数据划分为批次，并进行填充到相同长度以进行高效的并行处理。

以上是Transformer模型常见的数据处理步骤，根据具体任务和模型结构的不同，可能会有一些差异。