Transformer训练与推理全流程：从输入处理到输出生成

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在人工智能领域，Transformer架构无疑是大模型发展史上最重要的里程碑之一。它不仅构成了当前大模型处理任务的基础架构，更是深入理解现代大模型系统的关键。今天我将通过结合论文原理与PyTorch源码API，深度解析Transformer的设计思路与实现细节。如有遗漏，欢迎交流。

一、整体架构设计

Transformer模型分为两个主要部分：左侧的编码器（Encoder）和右侧的解码器（Decoder）。

编码器负责接受完整的源序列输入，将其转换为富含语义信息的表示序列。以机器翻译任务为例，编码器的作用类似于深度理解原文的专家，需要充分把握整个句子的含义、语法结构和上下文关系。

解码器承担着更为复杂的任务：它需要同时接受目标序列和编码器输出的表示序列，然后输出词汇/字符的概率分布。这好比翻译专家既要理解原文含义（通过编码器输出），又要根据已翻译内容决定下一个合适的词汇。

二、位置编码机制

Transformer模型本身对位置信息不敏感。例如"我爱你"和"你爱我"这两个句子，在没有位置信息的情况下，模型无法识别它们是语义完全不同的表达。这就像人类失去对词语顺序的感知能力，显然无法正确理解语言。

因此，需要引入带有位置信息的向量，将其添加到每个input embedding上，使不同位置获得不同的表征。这就是Positional Encoding模块的作用。

在设计位置编码时，遵循三个重要假设：

1. ​​确定性原则​​：每个位置的编码应该是确定的数字，不同序列中相同位置的编码必须一致。如果采用等分设计方法，将序列在0~1之间做均匀划分，那么序列长度不同时每个位置上的编码也会不同，这将违反确定性原则。
2. ​​相对关系一致性​​：不同句子中，任意两个位置之间的相对距离关系应该保持一致。这一设计目的是让模型学习通用的语言关系，例如"修饰词位于被修饰词前一个位置"这种通用模式。
3. ​​泛化能力​​：位置编码需要能够推广到训练时未见过的更长序列。即使测试集中的句子长度超过训练时的最大长度，模型仍能通过位置编码进行处理。

基于这些假设，Transformer采用正弦和余弦函数的组合来表征绝对位置信息：

• 向量维度为偶数：PE(pos, 2i) = sin(pos/10000^(2i/d_model))
• 向量维度为奇数：PE(pos, 2i+1) = cos(pos/10000^(2i/d_model))

这种设计的关键优势在于：pe(pos+k)可以表示为pe(k)的线性组合（利用三角函数公式sin(A+B)=sin(A)cos(B)+cos(A)sin(B)）。这意味着即使测试集中出现pos+k这种未见过的位置，也可以表示为训练集中已见过位置的线性组合，从而保证了对长句子的推广能力。

关于位置信息在深层网络中可能丢失的担忧，通过残差连接机制得到解决。假设有N层神经网络，输入x₀包含位置编码，那么：

第1层: x₁ = x₀ + F₁(x₀)
第2层: x