self.mlp = nn.Sequential(OrderedDict([ ("c_fc", nn.Linear(d_model, d_model * 4)), ("gelu", QuickGELU()), ("c_proj", nn.Linear(d_model * 4, d_model)) ]))

这段代码是一个 MLP（多层感知器）的实现，用于在 Transformer 中的每个 Encoder 和 Decoder 层中进行位置前馈网络（Position-wise Feedforward Networks）操作。它包含三个层:

1. `nn.Linear(d_model, d_model * 4)`: 输入层是d_model维，输出层是d_model * 4维，即将输入向量映射到一个更高维度的空间。
2. `QuickGELU()`: 快速的GeLU激活函数，将线性变换的结果进行非线性变换。
3. `nn.Linear(d_model * 4, d_model)`: 最后一个线性层将高维向量映射回d_model维，即将向量的维度降低到原始的维度。

通过这个 MLP，Transformer 可以更好地捕捉不同位置的不同特征，提高模型的性能。