transformer的权重矩阵怎么生成的

Transformer 的权重矩阵是通过训练神经网络得到的，其中包括多层的自注意力机制和前馈网络。训练过程中使用了大量的语言数据，通过不断地调整权重矩阵使得模型能够更好地理解和生成自然语言。具体来说，每个 Transformer 层的权重矩阵主要是通过随机初始化生成的，并且通过反向传播算法不断地进行更新调整。在训练过程中需要使用一定的优化算法来最小化损失函数，以提高模型的预测准确率。