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如果Transformer接收到一批不同的句子作为输入，那么它是如何在Transformer中工作的？

Transformer是一种基于注意力机制的神经网络模型，广泛应用于自然语言处理任务中，如机器翻译、文本摘要、对话生成等。当Transformer接收到一批不同的句子作为输入时，它会经过以下步骤在Transformer中工作：

输入嵌入（Input Embedding）：将每个句子中的单词转换为向量表示，常用的方法是使用预训练的词向量模型（如Word2Vec、GloVe）或者随机初始化的词向量。
位置编码（Positional Encoding）：为了保留句子中单词的顺序信息，Transformer引入了位置编码，将每个单词的位置信息加入到词向量中。
自注意力机制（Self-Attention）：Transformer的核心是自注意力机制，它能够捕捉句子中不同单词之间的依赖关系。通过计算每个单词与其他单词的相关性得分，然后将相关性得分作为权重对单词的表示进行加权求和，从而得到每个单词的上下文表示。
多头注意力（Multi-Head Attention）：为了增强模型的表达能力，Transformer使用多个注意力头来进行自注意力计算，每个注意力头学习到不同的语义信息。
前馈神经网络（Feed-Forward Network）：在自注意力计算后，通过一个前馈神经网络对每个单词的表示进行非线性变换和映射。
残差连接（Residual Connection）和层归一化（Layer Normalization）：为了避免深层网络训练过程中的梯度消失或梯度爆炸问题，Transformer引入了残差连接和层归一化机制。
编码器（Encoder）和解码器（Decoder）：Transformer通常由编码器和解码器组成。编码器负责将输入句子编码为上下文表示，解码器则根据编码器的输出和之前生成的部分句子，逐步生成目标句子。
注意力掩码（Attention Masking）：在解码器中，为了避免模型在生成每个单词时看到后续单词的信息，需要使用注意力掩码将未来位置的单词掩盖。
输出层（Output Layer）：最后一层的输出经过一个线性变换和softmax函数，得到每个位置上词汇表中每个单词的概率分布，用于生成目标句子。

总结起来，Transformer通过自注意力机制和多头注意力机制，能够在不同句子之间建立全局的依赖关系，从而更好地捕捉句子中的语义信息。它的优势在于能够并行计算，提高了训练和推理的效率。Transformer在机器翻译、文本生成等任务中取得了很好的效果。

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