mamba编码器和解码器

### Mamba 编码器和解码器概述

在信息技术领域，Mamba框架中的编码器(encoder)和解码器(decoder)组件扮演着至关重要的角色。这些模块通常用于处理序列到序列的任务，在自然语言处理(NLP)和其他涉及数据转换的应用场景中尤为常见[^1]。

#### 编码器的功能描述

编码器负责接收原始输入数据并将其转化为中间表示形式。对于文本数据而言，这意味着将单词或字符映射成数值向量，以便后续处理层能够理解其语义信息。具体来说：

- **Tokenization**: 输入字符串被分割成更小单位(tokens)，如单个词或子词片段。
- **Embedding Lookup**: Tokens通过查找表获得对应的嵌入(embeddings)，即低维稠密向量空间内的位置坐标。
- **Self-Attention Mechanism**: 利用自注意力机制计算不同tokens之间的关联程度，从而捕捉全局依赖关系。

import torch.nn as nn

class Encoder(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embed_dim, hidden_dim):
        super(Encoder, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim)
        self.self_attention = SelfAttentionLayer()
    
    def forward(self, input_tokens):
        embedded_input = self.embedding(input_tokens)
        attended_output = self.self_attention(embedded_input)
        return attended_output

#### 解码器的工作原理

解码器则承担起基于上述得到的上下文信息来预测目标序列的责任。它不仅会考虑来自前一层传递过来的内容，还会利用上一步骤产生的输出作为反馈指导当前时刻的选择。主要过程如下所示：

- **Initial Input Preparation**: 使用特殊的开始标记(start token)初始化第一个时间步的状态。
- **Step-by-step Generation**: 对于每一个新的时间片，结合之前生成的结果以及编码后的源端特征来进行下一步推断。
- **Final Output Transformation**: 将最终获取的概率分布转换为目标词汇索引，形成完整的译文或其他类型的预期产出物。

class Decoder(nn.Module):
    def __init__(self, target_vocab_size, embed_dim, hidden_dim):
        super(Decoder, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(target_vocab_size, embed_dim)
        self.attention_layer = AttentionMechanism()
        self.output_projection = nn.Linear(hidden_dim, target_vocab_size)

    def forward(self, previous_prediction, context_vector):
        current_embedding = self.embedding(previous_prediction)
        combined_representation = torch.cat((current_embedding, context_vector), dim=-1)
        next_hidden_state = self.attention_layer(combined_representation)
        output_logits = self.output_projection(next_hidden_state)
        return output_logits