神经网络Transformer架构中的解码器 神经网络Transformer架构中的解码器是Transformer模型的核心组件之一，专门用于生成序列数据，例如在机器翻译、文本生成或图像描述任务中。它接收编码器的输出和先前生成的序列，通过自注意力机制和前馈网络逐步生成目标序列。解码器的设计确保了生成过程是自回归的（即每一步依赖前一步的输出），同时避免了信息泄露（通过掩码机制）。理解解码器需要从基础结构开始，逐步深入到其工作机制和关键创新。 第一步：解码器的基本组成结构 解码器由多个相同的层堆叠而成（通常为6层），每层包含三个核心子模块： 掩码自注意力层（Masked Self-Attention Layer）：仅允许每个位置关注当前位置及之前的序列位置（通过掩码屏蔽未来位置），确保生成时不会依赖未生成的信息。 交叉注意力层（Cross-Attention Layer）：将掩码自注意力的输出与编码器的最终输出进行交互，通过查询（Query）来自解码器、键（Key）和值（Value）来自编码器，捕捉输入序列的相关信息。 前馈网络层（Feed-Forward Network）：对每个位置独立应用全连接层和非线性激活（如ReLU），进行特征变换。 每个子模块周围还包含残差连接（Residual Connection）和层归一化（Layer Normalization），以稳定训练过程并缓解梯度消失问题。 第二步：解码器的工作流程与自回归生成 解码器以迭代方式生成序列： 初始时，输入为起始符（如 ）和编码器对源序列的处理结果。 在每一步生成中： a. 掩码自注意力层计算当前已生成序列的内部依赖，确保每个词仅基于历史信息。 b. 交叉注意力层将解码器状态与编码器输出对齐，例如在翻译中聚焦源语言的对应部分。 c. 前馈网络进一步融合特征，输出传递给下一层或最终线性层。 最终，顶层的输出通过线性层和Softmax生成下一个词的概率分布，选择概率最高的词作为输出，并添加到输入中继续生成，直到结束符（如 ）出现。这一过程称为“自回归”，因为输出序列是逐步递归构建的。 第三步：解码器的关键技术与实际应用 解码器的核心创新包括： 掩码机制：通过三角矩阵掩码（如上三角矩阵设为负无穷）在自注意力中屏蔽未来位置，使训练和推理一致。 位置编码：与编码器类似，解码器在输入嵌入中添加正弦或学习式位置编码，以保留序列顺序信息。 应用场景：在GPT系列中仅使用解码器进行生成任务；在机器翻译（如原始Transformer）中，解码器与编码器协作生成目标语言。解码器的效率优化（如缓存键值对）也使得长序列生成更可行。 通过以上步骤，解码器实现了对复杂序列的建模和生成，成为现代生成式AI的基础。其设计平衡了并行训练（通过掩码）与序列依赖性，推动了自然语言处理等领域的发展。