【Transformer】编码器与解码器区别

 

在Transformer模型中，编码器（Encoder）和解码器（Decoder）是两个非常重要的组成部分，它们各自承担着不同的任务，并且通过特定的方式相互协作来完成序列到序列的任务，比如机器翻译、文本生成等。

### 编码器（Encoder）

- **功能**：编码器的主要任务是对输入序列进行编码，将其转换成一个固定维度的向量表示，这个过程通常被称为“语义编码”。编码器需要捕捉输入序列中的上下文信息，以便后续的解码器能够利用这些信息生成输出。
- **结构**：编码器由多个相同的层堆叠而成，每一层都包含两部分：多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）和前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）。多头自注意力机制允许模型在不同位置上关注输入的不同部分，从而捕捉长距离依赖关系。前馈神经网络则对每个位置上的特征进行非线性变换。
- **输入/输出**：编码器接收原始输入序列作为输入，输出是一个同样长度的序列，其中每个元素都是一个高维向量，代表了对应位置上输入元素的编码结果。

### 解码器（Decoder）

- **功能**：解码器的任务是基于编码器产生的向量表示，逐步生成目标序列。在生成过程中，解码器不仅要考虑已经生成的输出，还要参考编码器提供的上下文信息。
- **结构**：解码器也由多个相同的层组成