transformer解码器的输出结果含义

Transformer解码器的输出结果通常是一个序列的概率分布，这个分布反映了模型对于给定输入和前几层解码器隐藏状态生成下一个词的可能性。在语言建模或机器翻译任务中，每个时间步的输出表示为一个词汇表大小的向量，其中每个元素对应一个词，值的大小表示该词出现的概率。

具体来说，解码器会预测下一个词的条件是基于编码器传递的上下文信息以及已经生成的词语序列。在训练过程中，模型会根据实际的下一个词（标签）更新参数，而在预测阶段，我们通常选择概率最高的词作为下一个预测的词，或者使用一些策略如 Beam Search 或者 Top-K sampling 来生成最可能或多样性的句子。

相关问题

transformer去雾

Transformer是一种近年来非常流行的模型，它利用自注意力机制来处理序列数据。Transformer的结构分为四个部分，其中最重要的是Encoder-Decoder部分。下面我将按照顺序介绍Transformer的网络结构。

首先是输入部分。Transformer的输入由一系列嵌入向量组成，这些向量可以是词嵌入或者其他类型的嵌入。每个输入嵌入向量都包含了丰富的语义信息，这有助于模型理解输入序列的含义。

接下来是自注意力机制。Transformer利用自注意力机制来计算输入序列中每个词与其他词之间的关系。这种机制允许模型在计算每个词的表示时，同时考虑到整个输入序列的上下文信息。通过计算注意力权重，模型可以确定哪些词对于当前词的表示最重要。这样的机制使得Transformer能够充分利用上下文信息，从而更好地理解输入序列。

然后是编码器部分。编码器由多个编码器层组成，每个编码器层都包含了一个多头自注意力子层和一个前馈神经网络子层。自注意力子层计算每个词的表示，前馈神经网络子层则对每个词的表示进行非线性变换。这样的设计使得编码器能够逐步地对输入序列进行抽象和表示。

接着是解码器部分。解码器也由多个解码器层组成，每个解码器层包含一个多头自注意力子层、一个编码器-解码器注意力子层和一个前馈神经网络子层。解码器通过自注意力子层来计算每个词的表示，通过编码器-解码器注意力子层来获取输入序列与输出序列之间的关系。最后，通过前馈神经网络子层对每个词的表示进行变换。

最后是输出部分。解码器的输出经过一个线性变换和一个softmax操作，得到每个位置上词的概率分布。根据这个概率分布，可以选择概率最高的词作为模型的输出。

transformer 语义

### Transformer 模型的工作原理

Transformer 模型通过自注意力机制（Self-Attention Mechanism）来捕捉输入序列中的依赖关系，从而实现高效的并行化训练和更强大的表达能力[^1]。

#### 自注意力机制

在传统的循环神经网络（RNN）中，处理序列数据时存在难以并行化的缺点。而 Transformer 则引入了自注意力机制，使得模型可以一次性关注到整个输入序列的不同位置。具体来说，在计算某个词的表示时，不仅考虑该词本身的信息，还会综合其他所有词语的信息加权求和得到最终表示向量。这种机制允许模型更好地理解上下文环境下的单词含义及其相互之间的关联性。

class SelfAttention(nn.Module):
    def __init__(self, embed_size, heads):
        super(SelfAttention, self).__init__()
        self.embed_size = embed_size
        self.heads = heads
        
        # 定义线性变换层用于Q,K,V矩阵转换
        self.values = nn.Linear(self.embed_size, self.embed_size, bias=False)
        self.keys = nn.Linear(self.embed_size, self.embed_size, bias=False)
        self.queries = nn.Linear(self.embed_size, self.embed_size, bias=False)

    def forward(self, values, keys, query, mask):
        N = query.shape[0]
        
        value_len, key_len, query_len = values.shape[1], keys.shape[1], query.shape[1]

        queries = self.queries(query)
        keys = self.keys(keys)
        values = self.values(values)

        energy = torch.bmm(queries, keys.transpose(1, 2))
        if mask is not None:
            energy = energy.masked_fill(mask == 0, float("-1e20"))

        attention = torch.softmax(energy / (self.embed_size ** (1/2)), dim=2)

        out = torch.bmm(attention, values).reshape(N, query_len, -1,)
        return out

#### 编码器与解码器结构

Transformer 的整体框架由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成：

- **编码器**：负责接收原始输入序列，并将其映射成高维特征空间内的连续向量表示；

- **解码器**：基于编码后的隐状态信息逐步生成目标端输出序列；

两者之间通过多头自注意力建立联系，即每一个时刻都能够在全局范围内获取最相关的内容来进行下一步预测操作。

#### 前馈神经网络

除了核心组件——自注意力模块外，每个子层后面还连接了一个简单的前馈全连接层。这个过程对于不同位置上的token是独立完成的，因此可以在GPU上高效地执行批量化运算。

class FeedForward(nn.Module):
    def __init__(self, embed_size, forward_expansion, dropout):
        super(FeedForward, self).__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(embed_size, forward_expansion * embed_size)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.linear2 = nn.Linear(forward_expansion * embed_size, embed_size)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)

    def forward(self, x):
        x = self.dropout(self.relu(self.linear1(x)))
        x = self.linear2(x)
        return x