transformer 输入

Transformer模型的输入通常由两部分组成：编码器输入和解码器输入。

编码器输入是一系列的token，通常是一个句子或一段文本。在输入序列的开始和结束位置，需要添加特殊的起始(token)和结束(token)标记，以便Transformer模型能够正确地处理序列。

解码器输入也是一系列的token，通常是目标文本序列。解码器的输入序列在开始位置添加起始(token)标记，并在结束位置添加结束(token)标记。解码器的任务是根据编码器提供的信息生成出目标文本。

在输入序列中，每个token都需要进行编码成一个向量表示。通常使用词嵌入（word embedding）技术将每个token映射成一个固定维度的向量。这些向量作为输入传递给Transformer模型进行处理。

需要注意的是，Transformer模型对输入序列的长度没有特定的限制，但过长的序列可能会导致计算资源不足或性能下降。因此，在实际应用中，可能需要对过长的序列进行截断或者采用其他策略来处理。

相关问题

transformer输入输出图

回答: Transformer的输入输出图可以在引用中找到。在这个图中，输入通过Encoder进入模型，经过了多个Encoder层的处理后，输出进入Decoder。在每个Decoder层中，输出经过了多个Decoder层的处理，最终输出到最后的输出层。整个Transformer模型的输入输出图的结构原理可以在引用和引用中找到。

transformer输入的形状

Transformer 的输入是一个序列，通常用一个矩阵来表示。假设序列长度为 $L$，词嵌入的维度为 $d$，则输入矩阵的形状为 $L \times d$。每一行代表序列中的一个词的词向量，因此矩阵中的每个元素都是一个实数。在 Transformer 中，这个输入矩阵会经过一系列的变换和计算，最终得到输出矩阵。