Transformer模型中的编码器-解码器结构详解

题目描述：请详细解释Transformer模型中的编码器-解码器结构，包括编码器和解码器的组成模块、数据流向、各层之间的连接方式，以及编码器与解码器之间的交互机制。

知识要点：

1. 整体架构概述
2. 编码器结构详解
3. 解码器结构详解
4. 编码器-解码器注意力机制
5. 训练与推理过程差异

循序渐进讲解：

第一步：整体架构概览
Transformer采用经典的编码器-解码器架构，专为序列到序列任务设计：

• 编码器：将输入序列（如源语言句子）映射为中间表示
• 解码器：基于编码器输出和已生成部分，自回归地生成输出序列
• 核心特征：完全基于自注意力机制，摒弃了RNN和CNN

第二步：编码器结构深度解析
每个编码器层包含两个核心子层：

1. 多头自注意力子层

   • 作用：让每个位置都能关注输入序列的所有位置
   • 计算：使用查询、键、值矩阵计算注意力权重
   • 输出：加权求和后的上下文感知表示

2. 前馈神经网络子层

   • 结构：两个线性变换夹一个ReLU激活函数
   • 公式：FFN(x) = max(0, xW₁ + b₁)W₂ + b₂
   • 作用：对每个位置进行独立非线性变换

3. 残差连接与层归一化

   • 每个子层都有残差连接：LayerOutput = LayerNorm(x + Sublayer(x))
   • 层归一化在残差加法之后进行，稳定训练过程

第三步：解码器结构特殊设计
解码器在编码器基础上增加关键修改：

1. 掩码多头自注意力子层

   • 掩码机制：防止当前位置关注后续位置（保持自回归性）
   • 实现：将注意力权重矩阵未来位置设为负无穷大
   • 作用：确保解码时只能基于已生成令牌

2. 编码器-解码器注意力子层

   • 查询（Q）来自解码器上一层的输出
   • 键（K）和值（V）来自编码器的最终输出
   • 让解码器关注输入序列的相关部分

3. 层堆叠与输出层

   • 解码器也由N个相同层堆叠而成
   • 最后接线性层和Softmax生成输出概率分布

第四步：编码器与解码器的交互机制
关键交互发生在解码器的第二子层：

1. 注意力矩阵计算

   • Q = 解码器掩码自注意力输出
   • K, V = 编码器最终层输出
   • 计算跨序列注意力权重

2. 信息流动

   • 编码器输出作为"记忆"供解码器查询
   • 每个解码步骤都能访问完整的编码信息
   • 实现源序列到目标序列的对齐

第五步：训练与推理差异

1. 训练阶段（并行处理）

   • 解码器使用教师强制，整个目标序列同时输入
   • 通过掩码确保自回归属性，但可并行计算
   • 一次前向传播计算所有位置的输出

2. 推理阶段（序列生成）

   • 自回归生成：每次基于已生成令牌预测下一个
   • 编码器输出可预先计算并缓存
   • 解码器逐步生成，每次只增加一个新令牌

总结：Transformer的编码器-解码器结构通过自注意力、掩码注意力和交叉注意力的精巧组合，实现了强大的序列转换能力，同时保持了训练的高效性和推理的准确性。