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前言

transformer是大模型的基础，由encoder和decoder组成，
以翻译任务为例，输入一句话经过transformer生成其翻译内容。
实际应用中，都是由多个encoder和多个decoder构成编码器和解码器

一、Encoder

每个encoder实际上是由两个层构成，第一层是自注意力层，第二层是FFN前馈网络层。编码器的输入会先流经自注意力层，它可以让编码器在对特定词编码时使用输入句子中其他的信息。可以理解成翻译一个词的时候，不仅关注当前词而且还会关注其他词的信息。

二、Decoder

每个解码器有三层，除了self-attention层（mask的）和FNN外，还有Encoder-Decoder Attention层，该层用于帮助解码器关注输入句子的相关部分的。

流程

1.一般我们在处理NLP问题时，都要先把它变成在空间上可以计算的向量，即通过embedding词嵌入的形式。而词嵌入只发生在最底层的编码器中，即最下面的编码器接受的是词嵌入向量embedding，其他编码器接收的是下层编码器的输出。
2.每层encoder会将接收到的向量先经过self-attention再经过FNN后输出给下一个编码器。

输入的句子的embedding向量表示和每个词位置的向量表示相加得到可以输入进transformer模型中的矩阵X，输出编码信息矩阵C，C大小为（n*d),n是单词个数（5），d是embedding所转换为的维度（如768，512等等）即提取的特征，C后续会用到Decoder中。
3.注：decoder翻译时，依次会根据当前翻译过的单词1~i翻译下一个单词i+1，如下图所示。在使用过程中，翻译到单词i+1的时候需要通过Mask掩盖i+1后面的单词，第i+1个单词时不能用它后面的单词信息，只能用它本身及i+1之前的单词信息，因为后面的信息被mask了，由于decoder的mask-selfattention层会防止解码器在生成时“看到”未来信息，只能利用前面出现过的进行计算。
下图 Decoder 接收了 Encoder 的编码矩阵 C，然后首先输入一个翻译开始符 “”，预测第一个单词 “I”；然后输入翻译开始符 “” 和单词 “I”，预测单词 “have”，以此类推。这是 Transformer 使用时候的大致流程，接下来是里面各个部分的细节。

流程1 embedding

单词的embedding有经典的方法:word2vec,可以将词转换成空间维度中相同维度的向量。与bert的词embedding相同
Transformer 中使用位置 Embedding 保存单词在序列中的相对或绝对位置
通过训练或利用公式生成，与bert的位置编码方式不同

二者相加得到transformer的输入矩阵x

流程2 注意力机制

红色圈中的部分为 Multi-Head Attention，是由多个 Self-Attention组成的，可以看到 Encoder block 包含一个 Multi-Head Attention，而 Decoder block 包含两个 Multi-Head Attention (其中有一个用到 Masked)。Multi-Head Attention 上方还包括一个 Add & Norm 层，Add 表示残差连接 (Residual Connection) 用于防止网络退化，Norm 表示 Layer Normalization，用于对每一层的激活值进行归一化。

1.注意力机制：

在计算的时候需要用到矩阵Q(查询),K(键值),V(值)。在实际中，Self-Attention 接收的是输入(单词的表示向量x组成的矩阵X) 或者上一个 Encoder block 的输出。而Q,K,V正是通过 Self-Attention 的输入进行线性变换得到的。
Q、K、V 是通过输入与可学习的权重矩阵Wq,Wk,Wv计算得到的，模型会根据任务目标（如分类、生成等）调整这些权重，从而提取有用的特征。而权重矩阵（如 Q、K、V 的权重矩阵）的初始化是随机的，但它们的值并不是固定的，而是会在训练过程中通过梯度下降等优化算法不断更新，最终学习到适合任务的值。
Self-Attention 的输入用矩