transformer模型decode部分具体工作流程是什么

Transformer 模型的 decode 部分工作流程如下：

1. 初始化解码器的输入：一般是上一个时刻的预测结果或者是固定的开始标记（比如 "<SOS>"）。

2. 运行多个解码器层：这一步通常由多个全连接的或卷积的神经网络层和注意力层组成，用于学习和生成序列的概率分布。

3. 计算输出的概率分布：通过在解码器最后一层的输出计算每个可能的词的概率，得到输出的概率分布。

4. 采样输出词：从输出的概率分布中采样一个词作为最终的预测结果。

5. 将采样的词作为下一个时刻的解码器输入：重复以上流程，直到生成的序列遇到终止标记（比如 "<EOS>"）或者预定的最大序列长度为止。

注意：以上是 Transformer 模型 decode 部分的基本流程，具体实现可能因模型的不同而有所差异。