网站建设维护php,建站最好的公司排名,网站首页模板怎么做策划,淮北网站建设设计欢迎回到我们的 Transformer 系列教程！在上一篇中，我们详细探讨了 Transformer 的编码器，它负责将输入的源序列（比如源语言句子）转换为一系列包含丰富上下文信息的向量表示。
现在，我们将把目光投向 Transformer 的另一半——解码器 (Decoder)。解码器负责接收编码器的输…欢迎回到我们的 Transformer 系列教程！在上一篇中，我们详细探讨了 Transformer 的编码器，它负责将输入的源序列（比如源语言句子）转换为一系列包含丰富上下文信息的向量表示。
现在，我们将把目光投向 Transformer 的另一半——解码器 (Decoder)。解码器负责接收编码器的输出，并自回归地 (auto-regressively) 生成目标序列（比如目标语言句子）。这意味着它一次生成一个 token，并且在生成当前 token 时，只能依赖于已经生成的先前 token 以及编码器的输出。
本篇博客，我们将：
理解 Transformer 解码器的整体结构。深入解码器层内部的三个关键子层。重点理解带掩码的多头自注意力和编码器-解码器注意力（交叉注意力）的作用和原理。重温残差连接和层归一化。动手实践：实现一个简单的 Transformer 解码器层和完整的解码器。让我们深入解码器的世界吧！ 1. Transformer 解码器整体结构
Transformer 解码器同样由 N 个完全相同的解码器层 (Decoder Layer)/
