Transformer模型一般多少解码器

Transformer模型中的解码器数量可以是任意数量，这取决于具体的应用场景和模型设计。在机器翻译任务中，通常使用一个解码器，而在生成式对话系统中，可能需要多个解码器来生成不同的回复。在BERT等预训练模型中，由于只需要进行单向的编码操作，因此没有解码器。因此，Transformer模型的解码器数量取决于具体的任务需求和模型设计。

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Transformer模型一般多少编码器

Transformer模型一般包含多个编码器和解码器，编码器和解码器的数量可以根据任务的复杂度和模型的需求来调整。在大多数情况下，编码器的数量要比解码器的数量多，因为在许多自然语言处理任务中，输入序列比输出序列要长。在最初的Transformer模型中，有6个编码器和6个解码器，但是在实际应用中，可以根据具体需要选择不同的编码器和解码器数量。例如，BERT模型只有12个编码器，而GPT-2模型则有48个编码器。

Transformer模型的解码器输入

Transformer模型的解码器输入通常包含两部分：上一个时间步的输出和编码器的输出。在解码过程中，解码器的第一个输入是一个特殊的起始符号，例如 \<SOS>。然后，每个时间步的输入都是前一个时间步的输出与编码器输出的结合。

具体来说，假设解码器在时间步 $t$，其上一个时间步的输出为 $y_{t-1}$，编码器的输出为 $H=(h_1,h_2,...,h_n)$，其中 $n$ 为编码器输出的序列长度。则解码器在时间步 $t$ 的输入为：

$$
x_t = f(y_{t-1}, H)
$$

其中 $f$ 是一个将上一个时间步的输出和编码器的输出结合起来的函数，通常采用注意力机制来实现。