Transformer block 与Transformer layer的区别

Transformer Block和Transformer Layer都是Transformer模型中的基本组成部分，但它们的作用不同。Transformer Block是Transformer模型中最小的计算单元，由多个子模块组成，包括Self-Attention、Multi-Head Attention和Feed-Forward等。而Transformer Layer则是由多个Transformer Block组成的，每个Transformer Layer都会对输入进行一次变换，增加模型的深度和复杂度。因此，Transformer Layer的作用是对输入进行多次变换，从而提取更高层次的特征表示，增强模型的表达能力。

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Transformer Block

Transformer Block是Transformer模型的基本组成单元，由多个子层组成。一个标准的Transformer Block包含了多头自注意力模块(Multi-Head Attention)、前馈神经网络(Feed-Forward Network)和残差连接(Residual Connection)。其中，Multi-Head Attention用于捕捉输入序列中的关键信息，前馈神经网络用于对输入进行非线性变换，残差连接用于防止网络退化。在每个子层中，还包括Layer Normalization用于对每一层的激活值进行归一化。Transformer Block的设计使得它能够并行计算，从而加速了模型的训练和推理过程。

transformer block

Transformer的block是指在Transformer模型中的一个基本单元，用于处理输入向量序列。一个block由多个layer组成，每个layer都有自己的功能。在Encoder中，一个block通常包括Multi-head Self-attention和Feed Forward Network两个主要的层。Multi-head Self-attention用于对输入序列进行注意力计算，而Feed Forward Network则用于对注意力计算的结果进行进一步的处理。[1]

在Transformer中，block的输入和输出之间采用了残差连接和Layer Normalization。残差连接将Self-attention的输出和原始输入相加，以保留原始输入的信息。Layer Normalization则对输出向量进行归一化处理，使得各个元素的均值为0，标准差为1。[2]

在Decoder和Encoder相连的部分，也就是Cross Attention部分，它接受Encoder的输入，并在计算注意力时同时考虑自身和Encoder的信息。这个过程可以帮助Decoder更好地理解输入序列并生成准确的输出。[3]

总结起来，Transformer的block是由多个layer组成的基本单元，用于处理输入序列。它包括Multi-head Self-attention和Feed Forward Network两个主要层，并采用残差连接和Layer Normalization来保留和处理输入信息。在Decoder和Encoder相连的部分，通过Cross Attention来同时考虑自身和Encoder的信息。