transformer 预测

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，常用于序列到序列的任务，例如机器翻译、摘要生成等。在预测时，Transformer模型首先将输入序列编码为一系列向量表示，然后将这些向量输入到多层注意力机制中，以捕捉输入序列中的上下文信息。最后，模型通过softmax函数将这些向量转换为概率分布，从而输出预测结果。在训练过程中，模型会根据目标输出和预测输出之间的误差进行反向传播，以更新模型参数，提高模型的性能。