问题一：embedding 的过程是什么？
embedding 的过程是什么？
参考回答：
Embedding 的过程是将输入的词（token）映射成一个向量。具体来说，每个 token 通过一个单层神经网络转化为一个固定长度的 embedding 向量，这个向量包含了 token 的语义信息。同时，还有一个“辅助通路”将 token 的位置信息转化为 embedding 向量，最后将 token 值和位置信息的 embedding 向量相加，生成最终的 embedding 向量序列。
关于本问题的更多问答可点击原文查看：
https://developer.aliyun.com/ask/658539
问题二：为什么需要将 token 值和 token 位置的 embedding 向量相加？
为什么需要将 token 值和 token 位置的 embedding 向量相加？
参考回答：
将 token 值和 token 位置的 embedding 向量相加是为了在向量中同时包含 token 的语义信息和位置信息。这是因为自然语言处理中，单词的顺序和位置对理解整个句子的含义非常重要。通过相加这两个 embedding 向量，模型可以更好地捕捉和利用这些信息。
关于本问题的更多问答可点击原文查看：
https://developer.aliyun.com/ask/658540
问题三：什么是 Attention 机制？它在 Transformer 中起什么作用？
什么是 Attention 机制？它在 Transformer 中起什么作用？
参考回答：
Attention 机制是 Transformer 模型中的核心部分，它的作用是对历史 token 序列进行回顾，并根据不同 token 的重要性重新组合 embedding 向量的块，并赋予一定的权重。这样，模型在生成下一个 token 时，可以更加关注与当前任务相关的历史信息，从而提高生成文本的质量和准确性。
关于本问题的更多问答可点击原文查看：
https://developer.aliyun.com/ask/658541
问题四：Attention 机制的计算过程是怎样的？
Attention 机制的计算过程是怎样的？
参考回答：
在 Attention 机制的计算过程中，首先对每个字的初始向量乘以三个随机初始的矩阵得到 Qx、Kx 和 Vx。然后，通过计算 Qx 和其他单词的 Kx 的点积，并应用 softmax 函数得到每个单词的 Attention 权重。最后，根据这些权重对 Vx 进行加权求和，得到当前单词的 Attention 输出向量。这个过程允许模型在生成每个单词时，动态地关注不同历史单词的重要性。
关于本问题的更多问答可点击原文查看：
https://developer.aliyun.com/ask/658542
问题五：为什么需要将句子长度不足的部分用 0 来代替？
为什么需要将句子长度不足的部分用 0 来代替？
参考回答：
在处理不同长度的句子时，为了保持输入矩阵的一致性，通常会将句子长度不足的部分用 0 来代替。这样，无论句子的长度如何变化，模型都可以使用一个固定大小的矩阵来表示输入，便于进行批处理和计算。同时，通过在训练过程中学习如何处理这些填充的 0，模型可以学会忽略这些无关的信息，只关注实际的输入内容。
关于本问题的更多问答可点击原文查看：
