一句话经过分词和嵌入之后，输入到Transformer模型的过程如下：
1. 构建输入序列：
将分词后得到的词或字符序列转换为对应的词嵌入向量。每个词或字符都有一个对应的嵌入向量，这些向量通常通过预训练的词嵌入模型获得。
2. 添加位置编码：
由于Transformer模型本身不包含递归或卷积结构，因此它无法直接捕捉序列中的位置信息。为了解决这个问题，需要为每个词嵌入向量添加一个位置编码。位置编码通常是根据词在序列中的位置生成的，它与词嵌入向量相加，使得模型能够利用位置信息。
3. 输入到Transformer：
将包含位置编码的词嵌入向量作为输入序列送入Transformer模型。在Transformer模型中，输入序列被处理为一系列向量，每个向量对应序列中的一个元素（词或字符）。
4. 多头自注意力：
Transformer模型使用多头自注意力机制来处理输入序列。在自注意力层中，每个元素的嵌入向量都会与序列中所有其他元素的嵌入向量进行比较，以计算注意力权重。这个过程在多个“头”中并行进行，每个头都有自己的查询（Q）、键（K）和值（V）权重矩阵。
5. 层归一化和前馈网络：
自注意力层的输出会经过层归一化，然后送入前馈神经网络。前馈网络通常由两个线性变换和一个非线性激活函数组成。这个过程在每个Transformer层中重复进行。
6. 堆叠多个Transformer层：
Transformer模型通常由多个相同的层堆叠而成，每个层都包含自注意力机制和前馈网络。通过这种方式，模型可以在不同层捕捉不同级别的特征和依赖关系。
7. 输出处理：
经过多个Transformer层处理后，模型的输出可以用于各种NLP任务，如语言翻译、文本摘要、问答等。对于特定的任务，可能还需要在Transformer模型的顶部添加额外的层，如线性层或分类层。
总之，每个嵌入向量并不是有自己的Transformer，而是所有嵌入向量一起作为输入序列，被送入同一个Transformer模型中进行处理。通过多头自注意力机制，模型能够捕捉序列内部不同位置之间的依赖关系，从而实现对输入句子的深入理解。
通过一个简单的例子来说明词嵌入和位置编码的计算过程。
### 词嵌入（Word Embedding）
假设我们有一个句子：”I love natural language processing”。首先，我们需要将这个句子分词成单词列表：[“I”, “love”, “natural”, “language”, “processing”]。
接下来，每个单词将通过一个词嵌入矩阵转换成一个固定维度的向量。假设我们的词嵌入维度是4，那么每个单词将被映射到一个4维空间中。例如：
– “I” -> [0.1, 0.2, 0.3, 0.4]
– “love” -> [0.5, 0.6, 0.7, 0.8]
– “natural” -> [0.9, 1.0, 1.1, 1.2]
– “language” -> [1.3, 1.4, 1.5, 1.6]
– “processing” -> [1.7, 1.8, 1.9, 2.0]
这里的数字是随机生成的，实际的词嵌入向量是通过训练得到的，能够捕捉单词的语义信息。
### 位置编码（Positional Encoding）
Transformer模型不包含递归或卷积结构，因此无法直接捕捉序列中单词的顺序信息。为了解决这个问题，我们需要为每个词嵌入向量添加位置编码。
位置编码通常是通过正弦和余弦函数的组合来生成的，以确保不同维度的位置编码具有不同的频率。假设我们的词嵌入维度是4，我们可以为每个位置生成一个4维的位置编码向量：
– 位置1的编码：[sin(1/10000), cos(1/10000), sin(2/10000), cos(2/10000)]
– 位置2的编码：[sin(2/10000), cos(2/10000), sin(4/10000), cos(4/10000)]
– 以此类推…
将位置编码向量与相应的词嵌入向量相加，得到最终的输入向量：
– “I” (位置1): [0.1+sin(1/10000), 0.2+cos(1/10000), 0.3+sin(2/10000), 0.4+cos(2/10000)]
– “love” (位置2): [0.5+sin(2/10000), 0.6+cos(2/10000), 0.7+sin(4/10000), 0.8+cos(4/10000)]
– 以此类推…
这样，每个单词的嵌入向量都包含了其在句子中的位置信息，使得Transformer模型能够在处理序列时考虑到单词的顺序。
### 注意事项
– 词嵌入和位置编码的具体计算方法可能因不同的模型和实现而有所不同。
– 实际应用中，词嵌入通常是通过预训练模型（如Word2Vec、GloVe或BERT）得到的，而不是从头开始训练。
– 位置编码的生成方法在不同的Transformer变体中可能有所不同，例如Transformer-XL和XLNet采用了不同的方法来处理长序列。
这个例子展示了词嵌入和位置编码的基本计算过程，以及它们如何帮助Transformer模型理解和处理自然语言序列。
在实际应用中，词嵌入和位置编码可以预先计算并缓存，以提高效率。下面是一些具体的情况：
1. 词嵌入的缓存：
– 词嵌入通常是通过预训练语言模型得到的，这些模型在大规模语料库上训练，学习到的词嵌入向量能够捕捉丰富的语义信息。
– 一旦词嵌入矩阵训练完成，对于任何给定的单词，其对应的词嵌入向量就可以直接从预训练的模型中获取，而不需要每次重新计算。
2. 位置编码的缓存：
– 位置编码的生成方式是固定的，例如使用正弦和余弦函数的组合，这意味着对于给定的维度和最大序列长度，位置编码向量可以预先计算出来。
– 在模型初始化阶段，可以生成一个位置编码矩阵，其中每一行对应一个位置的位置编码。在处理输入序列时，只需根据序列中单词的位置索引来选择相应的位置编码向量。
3. 缓存的优势：
– 缓存词嵌入和位置编码可以显著减少模型在每次前向传播时的计算量，特别是对于大型模型和长序列。
– 缓存还可以减少模型的延迟，因为从内存中读取预先计算好的向量比实时计算要快得多。
4. 实际应用：
– 在实际的深度学习框架中，如TensorFlow或PyTorch，词嵌入和位置编码通常作为模型的参数或静态变量存储，以便在模型训练和推理过程中重复使用。
5. 灵活性：
– 虽然位置编码通常是固定的，但在某些情况下，如果模型需要处理可变长度的序列，位置编码也可以动态生成。但即使如此，对于常见的序列长度，位置编码的计算可以预先完成，并存储在查找表中以供快速访问。
通过这种方式，词嵌入和位置编码的预先计算和缓存，可以使得Transformer模型更加高效地处理输入数据，特别是在处理大量数据或需要快速响应的应用场景中。
