Transformer模型采用了一种独特的编码器-解码器（Encoder-Decoder）架构，这种结构使其在处理诸如机器翻译等序列到序列（Sequence-to-Sequence，Seq2Seq）任务时表现出色。接下来，我们将深入探讨Transformer架构中的编码器和解码器各自的作用和工作方式。
编码器
Transformer模型的编码器由N个相同的层堆叠而成，每一层都包含两个主要的子结构：多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention Mechanism）和前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）。这些层通过残差连接（Residual Connection）和层归一化（Layer Normalization）相连接。
多头自注意力机制
目的：使每个位置的表示都能够集成来自输入序列全部位置的信息。
机制：通过将注意力机制“多头化”，模型能够让每个头专注于输入序列的不同部分，从而更细致地捕捉序列内的多种关系。
前馈神经网络
目的：为序列中的每个位置提供额外的非线性变换，增强模型的表达能力。
特点：每个位置上的前馈网络是独立的，即在处理序列时，对于不同位置的计算是并行的。
解码器
解码器也由N个相同的层堆叠而成，每一层包含三个主要的子结构：掩蔽多头自注意力机制（Masked Multi-Head Self-Attention Mechanism）、多头自注意力机制和前馈神经网络。解码器层之间同样通过残差连接和层归一化连接。
掩蔽多头自注意力机制
目的：防止解码器在生成当前位置的输出时“偷看”到未来位置的信息。
实现：通过在自注意力计算中引入掩蔽（Masking），确保位置i只能关注到位置1到i的信息。
多头自注意力机制（编码器-解码器注意力）
目的：使解码器能够关注到编码器输出的全部位置，从而融合源序列中的上下文信息。
机制：解码器的这一自注意力层不同于编码器中的，它使用的Query来自于解码器的前一层，而Key和Value来自于编码器的输出。
编码器-解码器数据流
编码过程：编码器处理输入序列，通过多层的自注意力和前馈网络，为每个输入位置生成一个高维表示。
解码过程：解码器基于编码器的输出和前文已生成的序列部分，逐步生成目标序列。在每一步，解码器通过掩蔽自注意力保持自回归属性，同时通过编码器-解码器注意力机制融合源序列信息。
总结
Transformer的编码器-解码器结构通过复杂的自注意力机制和前馈网络，能够有效处理序列数据，捕捉长距离依赖关系，并在序列到序列的任务中实现精准的信息传递和转换。这种结构的灵活性和强大表现力使Transformer成为了NLP领域的一个重要里程碑，为后续的研究和应用奠定了基础。
