训练过程为什么需要 Mask 机制？
两个原因。 1. 屏蔽未来信息，防止未来帧参与训练。 2. 处理不同长度的序列，在批处理时对较短的序列进行填充（padding），并确保这些填充不会影响到模型的输出。
mask机制如何实现？
1. 屏蔽未来信息的 Mask：在自注意力层中，通过构造一个上三角矩阵（对于解码器），其中上三角部分（包括对角线，取决于具体实现）被设置为非常大的负数，这样在通过 softmax 层时，这些位置的权重接近于0，从而在计算加权和时不考虑未来的词。
2. Padding Mask：将填充位置的值设置为一个大的负数，使得经过 softmax 层后，这些位置的权重接近于0。
作者：浦东新村轱天乐
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6 Transformer 中的Positional Encoding有什么作用？
保证attention机制考虑序列的顺序，否则无法区分不同的位置的相同的输入。
7 Transformer 如何处理长距离依赖问题？
Transformer 通过自注意力机制直接计算序列中任意两个位置之间的依赖关系，从而有效地解决了长距离依赖问题。
8 Layer Normalization的作用是什么？
Layer Normalization有助于稳定深层网络的训练，通过对输入的每一层进行标准化处理（使输出均值为0，方差为1），可以加速训练过程并提高模型的稳定性。它通常在自注意力和前馈网络的输出上应用。
9 能否用Batch Normalizatioin?
在 Transformer 架构中，层归一化（Layer Normalization，简称 LayerNorm）是首选的归一化方法，主要用于模型内部的每一层之后。理论上，层归一化可以被批归一化（Batch Normalization，简称 BatchNorm）替换，但是这两种归一化技术在应用上有着本质的不同，这些差异导致了在 Transformer 中通常优先选择层归一化而不是批归一化。
层归一化（Layer Normalization）
- 层归一化是对每个样本的所有特征执行归一化操作，独立于其他样本。这意味着，无论批次大小如何，LayerNorm 的行为都是一致的。
- 在处理序列数据和自注意力机制时，LayerNorm 更加有效，因为它能够适应不同长度的输入，这在自然语言处理任务中尤为重要。
- LayerNorm 直接在每个样本的维度上工作，使得它在序列长度变化的情况下更为稳定。
批归一化（Batch Normalization）
- 批归一化是在一个小批量的维度上进行归一化，这意味着它依赖于批次中所有样本的统计信息。因此，BatchNorm的行为会随着批次大小和内容的变化而变化，这在训练和推理时可能导致不一致的表现。
- 在处理变长序列和自注意力结构时，BatchNorm可能不如 LayerNorm 高效，因为变长输入使得批次间的统计信息更加不稳定。
- BatchNorm在训练时计算当前批次的均值和方差，在推理时使用整个训练集的移动平均统计信息。这种依赖于批次统计信息的特性使得 BatchNorm在小批量或在线学习场景中表现不佳。
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