transformer解码器自回归

Transformer解码器是一个自回归模型，用于生成文本序列或者翻译任务等。它的设计灵感来自于Seq2Seq模型，但是使用了自注意力机制来取代循环神经网络（RNN）的结构。在Transformer中，解码器通过逐步生成输出序列，每个时间步都依赖于前面已生成的部分。

解码器的输入是一个目标序列的嵌入表示，同时也会接收来自编码器的信息。在每个时间步，解码器通过自注意力机制来关注已生成的部分，并生成下一个词语的概率分布。通常情况下，解码器还会使用一个额外的注意力机制来关注编码器输出，并从中提取有用的信息。

在训练过程中，解码器的输入是目标序列的前一个词语（或者是一个特殊的起始词语）。通过将目标序列向右移动一位，可以让解码器预测下一个词语。这样的训练方式称为"teacher forcing"，可以加速训练过程。但在生成阶段，解码器需要根据前面生成的词语预测下一个词语，以此不断生成整个序列。

总结来说，Transformer解码器利用自注意力机制和注意力机制来生成文本序列，它是一种非常有效的模型结构。