基于Transformer模型的智能问答原理详解
图一就是Transformer模型的框架，不过这里的encoder和decoder不再是RNN结构，拆开来看，细节如图二：原始论文里，作者设置了6层encoder与6层decoder结构。至于为什么是6，这就是一个超参数而已，可以根据实际情况设置为其他值。从图二中可以看到，计算流程是：输入的句子经过逐层编码后，最上层的encoder会输出中间结果，这个中间结果在每一层decoder中都会用到。同时decoder的计算也是从下往上进行，直到最后输出预测结果。这里省略的是最下层decoder的输入：如果是训练过程，输入则是真实的目标句子；如果是预测过程，第一个输入开始标识符，预测下一个词，并且把这
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