transformer模型deconder详解

Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习架构，最初由Google在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出，主要用于自然语言处理（NLP）任务，如机器翻译和文本生成。Transformer模型的核心组件是编码器（Encoder）和解码器（Decoder），它们都包含自注意力层和前馈神经网络（Feedforward Networks）。

**Decoder详解：**
1. **自注意力机制（Self-Attention）**：这是Transformer模型的核心，它允许模型对输入序列中的每个元素同时考虑所有其他元素，从而捕捉到全局上下文信息。这与RNN的顺序依赖不同，提供了并行计算的优势。
2. **位置编码（Positional Encoding）**：为了保留输入序列的相对位置信息，Transformer使用了额外的向量加到每个词的嵌入上，即使没有循环结构也能识别顺序。
3. **解码器层（Decoder Layers）**：解码器由多层组成，每层包括一个多头自注意力（Multi-Head Attention）模块和一个前馈神经网络（FFN）。前馈网络用于学习更复杂的表示，而自注意力模块则允许模型关注编码器的输出。
4. **前馈神经网络（Feedforward Networks）**：这部分通常是一个两层的全连接网络，用于进一步提取特征和非线性变换。
5. **掩码（Masking）**：在训练阶段，解码器的自注意力模块会应用掩码，确保解码器只能看到前面的输入，防止模型看到未来的输出，保证预测的序列性。

**Encoder详解：**
- **编码器的多头注意力（Multi-Head Attention）**：与解码器类似，但这里的自注意力是单向的，只读取输入序列，不产生新的输出。
- **编码器层（Encoder Layers）**：和解码器一样，包含自注意力和前馈网络，用于对输入进行深度处理。

Transformer的高效性和并行性使得它在NLP领域取得了显著成功，并启发了众多变体，例如BERT、RoBERTa、T5等预训练模型。