Transformer模型的解码器原理是什么

Transformer 模型的解码器包括 self-attention 和 encoder-decoder attention 两个层，其中 self-attention 层用于计算当前时刻的输出序列中每个位置与前面已生成的序列的注意力分布，encoder-decoder attention 层用于将编码器的输出与当前时刻的 self-attention 输出进行结合，生成最终的解码器输出。具体实现方式可以参考以下步骤：

1. 首先，将已经生成的词嵌入向量经过一层线性变换，得到当前时刻的查询向量 $Q$。

2. 然后，将当前时刻的查询向量、已经生成的词嵌入向量和编码器的输出向量一起输入到 self-attention 层中，计算当前时刻每个位置与前面已生成的序列的注意力分布。具体而言，通过对查询向量、编码器的输出向量和已经生成的词嵌入向量分别进行线性变换得到三个矩阵 $QW^Q$、$KW^K$ 和 $VW^V$，其中 $W^Q$、$W^K$ 和 $W^V$ 分别为可学习的权重矩阵。然后，通过对 $QW^Q$ 和 $KW^K$ 进行点积操作得到注意力分布矩阵 $A$，并对其进行归一化处理得到注意力权重矩阵 $S$。最后，通过对 $SVW^V$ 进行线性变换得到当前时刻的 self-attention 输出向量。

3. 在得到当前时刻的 self-attention 输出向量之后，将其与编码器的输出向量进行 encoder-decoder attention 操作。具体而言，将编码器的输出向量与当前时刻的 self-attention 输出向量分别经过两层线性变换得到两个矩阵 $QW_Q'$ 和 $VW_V'$。然后，通过对 $QW_Q'$ 和编码器输出向量进行点积操作得到注意力分布矩阵 $A'$，并对其进行归一化处理得到注意力权重矩阵 $S'$。最后，通过对 $S'VW_V'$ 进行线性变换得到当前时刻的解码器输出。