在Transformer模型中，除了CLS标记外，还有许多其他的特殊标记（special tokens），这些标记用于帮助模型理解输入序列的结构和任务要求。以下是一些常见的特殊标记及其用途：
1. BOS (Beginning of Sentence)
- 用途：表示句子的开始，常用于生成任务（如GPT、Seq2Seq）。
- 示例：在生成任务中，模型会从BOS标记开始生成文本。
2. EOS (End of Sentence)
- 用途：表示句子的结束，用于生成任务或指示多句模式中某句的终止。
- 示例：在生成任务中，模型会生成到EOS标记为止。
3. SEP (Separator Token)
- 用途：用于分隔两个句子，例如在自然语言推理（NLI）任务或问答（Q&A）任务中。
- 示例：在BERT模型中，SEP标记用于分隔两个句子，帮助模型区分多句场景。
4. PAD (Padding Token)
- 用途：用于补齐序列长度，使不同长度的输入保持一致（通常出现在批量训练中）。
- 示例：在批量训练中，较短的序列会用PAD标记填充到与最长序列相同的长度。
5. MASK (Masking Token)
- 用途：表示需要预测的掩码，用于掩盖部分输入数据（如BERT的预训练任务）。
- 示例：在BERT的掩码语言模型任务中，MASK标记用于遮掩部分单词，模型需要预测这些被遮掩的单词。
6. UNK (Unknown Token)
- 用途：代表词汇表中未包含的单词。
- 示例：如果输入文本中包含词汇表中没有的单词，这些单词会被替换为UNK标记。
7. Additional Special Tokens
- 用途：自定义的特殊标记，用于扩展特定任务需求。
- 示例：在某些特定任务中，可以添加自定义的特殊标记，如
[CUSTOM_CLS]或[CUSTOM_SEP]。
这些特殊标记在不同的模型和任务中可能会有所不同，但它们的基本用途和功能是相似的。通过这些特殊标记，模型能够更好地理解和处理输入序列，从而提高任务的性能。
在Transformer模型中，CLS（Classification Token）通常是预定义的特殊标记，但其嵌入向量是通过训练得到的。以下是具体的说明：
1. 预定义的特殊标记
- CLS标记在模型的输入序列中被预定义为一个特殊的标记，通常位于输入序列的第一个位置。它并不对应自然语言中的任何单词，而是一个占位符，用于表示整个输入序列的语义信息。
- 在模型的输入阶段，CLS标记会被插入到输入序列的开头，例如在BERT模型中，输入序列的格式为：
[CLS] + 句子1 + [SEP] + 句子2 + [SEP]。
2. 训练得到的嵌入向量
- CLS标记的嵌入向量在模型训练过程中是可学习的参数。在模型初始化时，CLS标记的嵌入向量通常是随机初始化的（例如全零向量或随机值），然后通过训练过程中的反向传播算法逐步调整。
- 在训练过程中，CLS标记的嵌入向量会逐渐学习到整个输入序列的全局信息。通过自注意力机制，CLS标记能够捕获输入序列中所有单词或词元的上下文信息，最终成为整个序列的代表性特征。
3. 具体应用场景
- 在BERT模型中，CLS标记的最终隐藏状态被用作整个句子的语义表示，用于下游任务（如文本分类、情感分析等）。在这些任务中，CLS标记的嵌入向量会经过一个分类层（如全连接层）进行分类预测。
- 在Vision Transformer（ViT）中，CLS标记同样被添加到输入序列的开头，用于表示整个图像的全局信息。在图像分类任务中，CLS标记的嵌入向量会经过一个线性分类器完成分类预测。
总结
- CLS标记本身是预定义的特殊标记，但其嵌入向量是通过模型训练得到的。这种设计使得CLS标记能够有效地捕获整个输入序列的全局信息，从而在分类任务中发挥重要作用。
