Transformer模型输入是什么

Transformer模型的输入通常是一串文本序列，例如一句话、一篇文章等。在输入前，文本序列需要进行一定的预处理，包括分词、编码等操作。在编码之前，通常还会对文本进行一些特殊标记的添加，例如开始标记（<s>）和结束标记（</s>），以便模型能够更好地理解文本序列的起止位置。在编码时，通常采用词嵌入（Word Embedding）技术将文本序列转换为向量表示，以便模型能够对其进行处理。因此，Transformer模型的输入是经过预处理、编码后的文本序列向量。

相关问题

transformer模型输入是什么

Transformer模型的输入通常是一系列的输入序列。在自然语言处理的任务中，常见的输入序列可以是文本中的单词或字符。每个单词或字符通常会被转换为一个词嵌入或字符嵌入向量，作为模型的输入。

此外，Transformer模型还需要一些特殊的输入表示，包括位置编码和注意力掩码。位置编码用于标记输入序列中每个元素的位置信息，以帮助模型理解顺序关系。注意力掩码用于屏蔽某些位置的注意力权重，以防止模型在进行自注意力计算时关注到无效的位置。

因此，Transformer模型的输入可以包括嵌入向量、位置编码和注意力掩码，这些组合在一起构成了模型的输入表示。

transformer模型是什么

Transformer模型是一种基于自注意力机制（self-attention）的序列到序列（sequence-to-sequence）模型，用于处理自然语言处理（NLP）任务，如机器翻译、文本摘要和语言模型等。它由Vaswani等人于2017年提出，被广泛应用并取得了显著的性能提升。

Transformer模型的核心思想是完全摒弃传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），而采用了一种基于注意力机制的新型架构。它引入了自注意力机制，使得模型能够同时考虑输入序列中各个位置的信息，而不受距离远近的限制。这种机制使得Transformer能够更好地捕捉句子中不同位置之间的依赖关系。

Transformer模型由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成。编码器负责将输入序列转换为一系列高维表示，而解码器则根据编码器的输出和先前生成的标记来生成目标序列。编码器和解码器均由多层的自注意力层和前馈神经网络层组成，通过堆叠这些层来实现更复杂的建模能力。

Transformer模型的优点包括并行计算能力强、能够处理长距离依赖关系、捕捉全局语义信息等。由于其出色的表现，Transformer模型已成为现代NLP任务中的主流架构之一。