跟训练数据有关
当你的训练数据是：Apple --> 苹果
假设只有这一条训练数据。模型在推理的时候，
当你输入:Apple，decode会从字典里找最可能的对应序列。字典的内容就是你说的大量的词典表，有汉字，有单词，有日文，有标点符号，有等等的字典

然后模型发现：苹果的输出概率最高。它就输出了苹果

在用户看来，我们实现了翻译的过程

【 在 johnfader 的大作中提到: 】
: transformer模型做翻译的时候，encoder之后，变成word2vec词料库的向量，
: 又是如何decoder到目标语言的？decoder是何时指定目标语言的？词料库里面有不同语言的数据吗？是不是一条向量可以从词料库里面按参数选出不同语言的词汇？
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FROM 112.97.63.*