トランスフォーマーモデルの推論フェーズでは、以下の主要な要素が使用されます：

1. 重み: ニューラルネットワークの各層で入力と出力を変換するために使用されます。これらは学習フェーズで学習されます。
2. バイアス: ニューラルネットワークの各層で出力に加えられる値です。これも学習フェーズで学習されます。
3. 特徴ベクトル（単語の埋め込み）: 各単語を高次元空間上の点として表現します。これらは学習フェーズで学習され、各単語の意味的な関連性をキャプチャします。
4. 位置エンコーディング: 入力シーケンスの各単語の位置情報を提供します。これは、特にトランスフォーマーモデルで重要です。トランスフォーマーモデルは、単語の順序についての情報を持たないため、位置エンコーディングを使用して単語の順序情報をモデルに提供します。
5. アテンションマスク: 特定の入力位置がアテンションメカニズムの計算に含まれるべきかどうかを示します。例えば、パディングされた位置や、予測を行う現在の位置よりも後ろの位置は、一般的にアテンションメカニズムの計算から除外されます。