对话大模型底层逻辑（一）Transformer模型的输入表示部分

Transformer模型的输入表示部分是通过以下步骤生成的：

1. 词汇表（Vocabulary）：需要建立一个包含所有可能词汇的词汇表。词汇表通常是按照词频排序的，以便模型能够更有效地学习常见的词汇。

2. 分词（Tokenization）：文本数据被分割成一系列的词或子词（tokens）。这个过程可能涉及到单词分割、去除标点符号等。

3. 索引化（Indexing）：将分词后的词转换为词汇表中的索引。每个索引代表词汇表中对应的词。

4. 嵌入层（Embedding Layer）：索引化的词汇通过嵌入层转换为密集的向量表示。嵌入层通常是一个可学习的参数矩阵，其中每一行代表词汇表中一个词的向量表示。

5. 位置编码（Positional Encoding）：由于Transformer模型没有递归和卷积层，无法自动捕获序列中的位置信息，因此需要手动添加位置编码。位置编码通常是基于正弦和余弦函数的固定模式，添加到嵌入向量中。

以下为一个简化的Python代码示例，说明如何实现上述步骤：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functiona