transformer计算过程

Transformer模型是一种用于自然语言处理任务的神经网络模型。它的计算过程主要包括以下几个步骤：

1. 输入编码：将输入文本通过一个嵌入层转换为向量表示，每个词语都对应一个向量。
2. 位置编码：为了保留词语在句子中的位置信息，每个词语的向量表示会与一个位置向量相加，这个位置向量会根据词语在句子中的位置进行计算。
3. 自注意力机制：通过多头自注意力机制，模型能够捕捉到输入文本中的长期依赖关系和上下文信息。具体来说，每个输入向量会经过多个注意力头的处理，每个头都会计算出一个注意力分布，然后将所有头的注意力加权求和，得到最终的注意力输出。
4. 编码器：编码器由多个相同结构的层堆叠而成，每个层包含一个注意力子层和一个前馈神经网络子层。注意力子层负责计算注意力输出，前馈神经网络子层负责对注意力输出进行非线性变换。
5. 解码器：解码器也由多个相同结构的层堆叠而成，每个层包含一个自注意力子层、一个编码器-解码器注意力子层和一个前馈神经网络子层。自注意力子层负责利用解码器输入计算注意力输出，编码器-解码器注意力子层负责利用编码器的输出对解码器的注意力输出进行加权求和，前馈神经网络子层负责对注意力输出进行非线性变换。
6. 输出解码：通过一个线性变换和Softmax函数，将解码器的输出转换为最终的预测结果。

以上是Transformer模型的基本计算过程。它的优点是能够处理长文本序列，并且具有较好的并行计算能力。