神经网络Transformer架构中的序列到序列任务 序列到序列任务是自然语言处理中的核心范式，其目标是将一个序列（如句子）转换为另一个序列。在Transformer架构中，该任务通过编码器-解码器结构实现。编码器全面分析输入序列的语义，生成上下文丰富的表示；解码器则基于该表示逐步生成输出序列。这种设计使模型能够处理机器翻译、文本摘要和对话生成等需要跨序列转换的任务。 编码器处理输入序列时，其自注意力机制会计算每个词与序列中所有词的关系，捕捉长距离依赖。例如在翻译任务中，编码器通过分析句子结构，将"bank"根据上下文确定为"河岸"而非"银行"。层归一化和残差连接确保梯度流动稳定，避免深层网络中的信息衰减。编码器的输出是每个输入词的上下文向量，构成后续生成的语义基础。 解码器生成输出序列时采用自回归方式，即每一步基于已生成内容预测下一个词。其核心是因果掩码机制，确保预测时仅能看到当前位置及之前的词，防止信息泄露。解码器还通过交叉注意力连接编码器输出，在每一步生成时聚焦输入序列的相关部分。例如生成翻译时，解码器会动态关注输入句子中与当前目标词最相关的短语。 在训练阶段，模型通过最大似然估计学习参数，即最大化真实输出序列的条件概率。推理时通常采用束搜索策略，维护多个候选序列以平衡生成质量与多样性。位置编码为序列提供顺序信息，使模型理解词序关系。整个流程通过端到端训练优化，使Transformer能够有效学习复杂映射关系，在各类序列转换任务中达到先进性能。