Transformer中的编码器与解码器详解

Transformer模型自从2017年横空出世以来，已经成为自然语言处理（NLP）领域的一个里程碑。其核心架构由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成，这两个部分在模型中扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨Transformer中的编码器和解码器，揭示它们如何共同工作以处理序列到序列的任务。

编码器（Encoder）的作用与结构

编码器是Transformer中用于处理输入序列的模块。它的主要任务是将输入序列中的每个词嵌入向量转换成上下文相关的隐藏表示。编码器由多个层（通常称为Encoder Layer）堆叠而成，每一层都包含自注意力（Self-Attention）机制和前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）。

自注意力机制

自注意力机制是编码器的核心，它允许模型在处理每个词时考虑到整个序列的信息。这种机制通过计算词嵌入之间的注意力权重来实现，权重的大小表明了不同词之间的重要程度。

前馈神经网络

每个编码器层中的前馈神经网络对自注意力层的输出进行进一步的处理，增强了模型对输入数据的理解能力。

图1: 编码器架构图

解码器（Decoder）的作用与结构

与编码器相对应，解码器负责生成输出序列。它不仅接收编码器的输出，还接收已经生成的部分输出序列，以此来生成下一个词。解码器的设计包含了编码器输出的信息，确保生成的序列与输入序列保持一致性。

额外的注意力机制

解码器中的自注意力层与编码器类似，但它还包含了一个额外的注意力机制，用于关注编码器的输出。这允许解码器在生成每个词时，都能够利用整个输入序列的信息。

线性变换层

解码器的最后包含一个线性变换层，它将解码器的输出映射成概率分布，从而预测下一个词的概率。

图2: 解码器架构图

编码器与解码器的交互

编码器和解码器在Transformer模型中通过注意力机制紧密交互。编码器将输入序列编码成一系列隐藏状态，这些状态被解码器用作生成输出序列的上下文信息。解码器在每一步生成新词时，都会考虑到这些隐藏状态，确保输出序列的连贯性和准确性。

信息流

信息在Transformer模型中的流动是自顶向下的。编码器首先处理输入序列，然后将信息传递给解码器。解码器根据接收到的信息逐步构建输出序列。

import torch
import torch.nn as nn

class TransformerModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(TransformerModel, self).__init__()
        # 编码器和解码器的初始化代码
        pass

    def forward(self, input_seq, target_seq):
        # 编码器和解码器的前向传播代码
        pass