为什么transformer中的decoder要有第二个multi attention

在 Transformer 模型中，Decoder 部分有两个 Multi-Head Attention 层的原因是为了实现更好的建模能力和更好的信息传递。

第一个 Multi-Head Attention 层用于进行 self-attention，即对 Decoder 中的每个位置进行注意力计算，使得 Decoder 能够关注到自身输入序列中不同位置的相关信息。这一层帮助 Decoder 模型理解输入序列内部的关系和上下文信息。

而第二个 Multi-Head Attention 层则用于进行 encoder-decoder attention，即将 Encoder 输出的信息与 Decoder 的输入进行注意力计算。这一层帮助 Decoder 模型将 Encoder 中的相关信息引入到解码过程中，以便更好地理解源序列和生成目标序列之间的关系。

通过引入两个不同的 Multi-Head Attention 层，Decoder 可以同时关注自身序列内部的信息和与 Encoder 输出的相关信息，从而提升模型的建模能力和表达能力。这有助于生成更准确和连贯的输出序列。

相关问题

transformer的decoder部件

Transformer是一种广泛应用于自然语言处理领域的深度学习模型，其中包括编码器和解码器两个部分。在Transformer模型中，解码器部件主要负责将编码器输出的信息进行解码和生成。

Transformer解码器主要由以下几个部分组成：

1. 自注意力机制（Self-Attention Mechanism）：通过自注意力机制，解码器可以根据先前生成的单词自适应地调整其对输入序列的关注程度，以便更好地预测下一个单词。

2. 多头注意力机制（Multi-Head Attention Mechanism）：多头注意力机制可以将输入序列进行不同的划分，每个划分都可以应用自注意力机制以及对编码器输出的注意力机制。

3. 前馈神经网络（Feedforward Neural Network）：前馈神经网络可以将多头注意力机制得到的特征进行非线性转换。

4. 残差连接（Residual Connection）：为了避免网络深度过深导致梯度消失或梯度爆炸的问题，Transformer模型中采用了残差连接来传递信息。

5. 层归一化（Layer Normalization）：层归一化可以对每一层输入进行归一化，使得网络更容易训练。

Transformer Decoder Blocks

Transformer Decoder Block是Transformer架构的一个关键组成部分，它主要用于处理序列数据中的自回归预测，例如在机器翻译、语言建模等任务中。这个块通常包含以下几个部分：

1. **Multi-Head Self-Attention**（MHSA）：这是Decoder特有的，与Encoder的Self-Attention不同，它是掩码的（Masked）。因为Decoder需要预测下一个词，所以前向传播时会避免看到未来的输入，这种自注意力机制被称为“自注意力掩蔽”。

2. **Feed Forward Network (FFN)**：类似于Encoder中的FFN，包括两个线性变换层，中间插入了非线性的激活函数，如ReLU。

3. **Layer Normalization**：对每一层的输出进行标准化，有助于改善梯度流和加速收敛。

4. **残差连接**：像Encoder一样，每个Decoder Block的输出会被添加到其输入上，通过跳过连接提高模型的学习能力。

5. **Position-wise Feed-Forward Networks**：虽然这部分在Encoder和Decoder中都存在，但在Decoder中，这部分通常紧接在MHSA之后，而不会像Encoder那样紧跟在自注意力之后。

每一个Decoder Block都是为了捕捉上下文中依赖关系的局部特征，并将其传递给下一个Block进行进一步处理。