transformer中decoder

Transformer中的Decoder是一个由多个Decoder层组成的模块，它的主要作用是将编码器输出的信息进行解码，生成目标语言的序列。Decoder层由三个子层组成：self-attention层、encoder-decoder attention层和全连接层。其中，self-attention层用于解决目标语言序列中的依赖关系，encoder-decoder attention层用于将编码器的输出与解码器的输入进行对齐，全连接层用于将两个attention层的输出进行融合和转换。在Decoder的self-attention中，需要使用mask来避免当前位置之后的信息对当前位置的预测产生影响。同时，为了避免信息泄露，Decoder的每个子层都需要进行残差连接和层归一化处理。

相关问题

transformer中decoder的输入

Transformer中Decoder的输入是由两部分组成的：第一部分是Encoder的输出，即编码器的最后一层的输出，它包含了输入序列的所有信息；第二部分是Decoder自身的输入，即上一个时间步的输出，或者是特殊的起始符号。Decoder通过这两部分输入，来生成下一个时间步的输出。

4.Transformer中Decoder的注意力模块为什么采用遮蔽操 作(masked)?请用文字简单描述如何实现遮蔽操作的。

Decoder的注意力模块采用遮蔽操作是为了防止Decoder在生成输出序列时关注到未来的信息，因为在生成当前时刻的输出时应该只依赖于已经生成的部分而不是未来的部分。

实现遮蔽操作的方法是在计算注意力分数时，将未来的位置的分数设置为负无穷（-inf），这样在softmax归一化时，未来位置的权重就会变为0，从而实现了遮蔽操作。在Transformer模型中，遮蔽操作通常应用于Decoder的自注意力模块中，以确保Decoder只能关注到已经生成的部分而不是未来的部分。具体实现时，可以在每个Decoder自注意力层的输入处添加一个掩码（mask），将未来的位置上的掩码设置为负无穷，这样未来的位置就会被遮蔽掉，只有当前和过去的位置能对当前位置产生注意力作用。这样，在生成输出序列时，Decoder只能根据之前的已生成部分进行推理，而无法看到未来的部分。