transformer原理及实现

最新推荐文章于 2025-09-25 00:45:07 发布
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本文深入探讨Transformer模型，重点介绍Encoder和Decoder的结构。Encoder由6个包含多头self-attention和前馈神经网络模块的大块堆叠组成，每个大块的输入不同。Decoder同样由6个大块构成，包含多头self-attention、Encoder-Decoder attention和前馈神经网络，其输入处理方式在训练和测试阶段有所不同。在实际应用中，Decoder的输入处理可通过mask策略实现。

知乎专栏：10分钟带你深入理解Transformer原理及实现
transformer模型架构

关于encoder和decoder

Encoder总览
Encoder端由N(原论文中N=6)个相同的大模块堆叠而成，其中每个大模块又由两个子模块构成，这两个子模块分别为多头self-attention模块，以及一个前馈神经网络模块。

需要注意的是，Encoder端每个大模块接收的输入是不一样的，第一个大模块(最底下的那个)接收的输入是输入序列的embedding(embedding可以通过word2vec预训练得来)，其余大模块接收的是其前一个大模块的输出，最后一个模块的输出作为整个Encoder端的输出。

Decoder总览
Decoder端同样由N(原论文中N=6)个相同的大模块堆叠而成，其中每个大模块则由三个子模块构成，这三个子模块分别为多头self-attention模块，多头Encoder-Decoder attention交互模块，以及一个前馈神经网络模块。

同样需要注意的是，Decoder端每个大模块接收的输入也是不一样的，其中第一个大模块(最底下的那个)训练时和测试时的接收的 输入是不一样的，并且每次训练时接收的输入也可能是不一样的(也就是模型总览图示中的shifted right)，其余大模块接收的是同样是其前一个大模块的输出，最后一个模块的输出作为整个

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