本文繼續圍繞下面這篇論文從試驗的角度決議基于Transformer采用Poly-Encoder的架構是如何來平衡模型的速度和質量表現，以及試驗中在模型表現和推理時間等方面Poly-encoder與Bi-encoder，Cross-encoder架構的對比等，
五、試驗部分
如下圖所示，有以下幾種方法來從最基本的Transformer的輸出(h 1 ctxt, ..., h N ctxt)推匯出context vectors(y 1 ctxt, ..., y m ctxt)：
-對m個code(c1,…,cm)進行學習，如背景關系ci通過注意力機制和所有輸出(h 1 ctxt, ..., h N ctx
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