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深入理解Transformer：编码器与解码器的核心原理与实现

java 2025/7/15 9:33:30

1. 引言

Transformer 是 NLP 和 CV 领域的革命性架构，由 Google 在 2017 年提出（论文《Attention Is All You Need》）。它抛弃了传统的 RNN 和 CNN，完全依赖 自注意力（Self-Attention） 机制，大幅提升了模型并行化能力和长序列建模效果。

本文将深入解析 Transformer 的两大核心组件——编码器（Encoder） 和 解码器（Decoder），剖析它们的作用、内部结构及协作方式，并附上关键代码实现（基于 PyTorch）。

2. 编码器（Encoder）详解

2.1 编码器的核心任务

编码器的目标是将输入序列（如句子、图像块）转换为 富含上下文信息的向量表示，供解码器使用。例如，在机器翻译中，编码器将源语言句子编码为高维语义向量。

2.2 编码器的核心组件

(1) 输入嵌入层（Input Embedding）

将离散的输入符号（如单词）映射为连续的向量表示：

embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model)  # d_model 是向量维度（如512）
x = embedding(input_tokens)  # 输入形状: [batch_size, seq_len] → 输出形状: [batch_size, seq_len, d_model]
(2) 位置编码（Positional Encoding）

由于 Transformer 没有时序信息，需显式注入位置编码（PE）：

class PositionalEncoding(nn.Module):def __init__(self, d_model, max_len=5000):super().__init__()pe = torch.zeros(max_len, d_model)position = torch.arange(0, max_len).unsqueeze(1)div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2) * (-math.log(10000.0) / d_model))pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)  # 偶数维正弦pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)  # 奇数维余弦self.register_buffer('pe', pe)  # 不参与训练def forward(self, x):return x + self.pe[:x.size(1)]  # 叠加位置信息
(3) 多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）

计算序列内元素的依赖关系，公式：
Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)V\text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V Attention(Q,K,V)=softmax(dk​​QKT​)V
多头机制将注意力拆分为 hhh 个并行头（如 h=8h=8h=8），增强模型表达能力：

# PyTorch 实现（简化版）
multihead_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, num_heads, dropout=0.1)
attn_output, _ = multihead_attn(query, key, value, attn_mask=None)
(4) 前馈神经网络（FFN）

对每个位置的向量进行非线性变换：

ffn = nn.Sequential(nn.Linear(d_model, d_ff),  # d_ff 通常为 2048nn.ReLU(),nn.Linear(d_ff, d_model)
(5) 残差连接与层归一化

每个子层后应用：

x = x + dropout(sublayer(x))  # 残差连接
x = LayerNorm(x)              # 层归一化
(6) 堆叠 N 层

编码器通常由多个相同层堆叠而成（如 N=6）：

class EncoderLayer(nn.Module):def __init__(self, d_model, num_heads, d_ff, dropout):super().__init__()self.self_attn = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)self.ffn = PositionwiseFFN(d_model, d_ff)self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model)self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model)self.dropout = nn.Dropout(dropout)def forward(self, x, mask):# 自注意力子层attn_output = self.self_attn(x, x, x, mask)x = self.norm1(x + self.dropout(attn_output))# FFN 子层ffn_output = self.ffn(x)x = self.norm2(x + self.dropout(ffn_output))return x

3. 解码器（Decoder）详解

3.1 解码器的核心任务

解码器基于编码器的输出，自回归生成目标序列（如翻译结果、生成文本）。其关键特点是：

  • 掩码自注意力：防止解码时“偷看”未来信息。
  • 编码器-解码器注意力：建立源序列与目标序列的关联。

3.2 解码器的核心组件

(1) 掩码自注意力（Masked Self-Attention）

通过掩码（上三角矩阵）遮挡未来位置：

# 生成掩码（seq_len=5）
mask = torch.triu(torch.ones(5, 5), diagonal=1).bool()
# 输出：
# [[False,  True,  True,  True,  True],
#  [False, False,  True,  True,  True],
#  ...]
(2) 编码器-解码器注意力（Cross-Attention）
  • Query 来自解码器，Key/Value 来自编码器：
cross_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, num_heads)
attn_output, _ = cross_attn(query=decoder_output,       # 解码器当前输出key=encoder_output,         # 编码器的输出value=encoder_output)
(3) 输出层（Linear + Softmax）

将解码结果映射到词汇表空间：

linear = nn.Linear(d_model, tgt_vocab_size)
logits = linear(decoder_output)  # 形状: [batch_size, seq_len, tgt_vocab_size]
probs = F.softmax(logits, dim=-1)

4. 编码器 vs 解码器：核心区别对比

以机器翻译为例（英文→中文）：

  1. 编码阶段：编码器处理 "I love cats"，输出上下文向量。
  2. 解码阶段：
    • 第1步：输入 <START>，预测 "我"；
    • 第2步：输入 <START> 我，预测 "爱"；
    • 第3步：输入 <START> 我爱，预测 "猫"；
    • 直到生成 <END>。

为了更清晰地理解Transformer中编码器和解码器的差异，我们从注意力机制、输入依赖、掩码需求和典型应用四个维度进行对比：

特性编码器 (Encoder)解码器 (Decoder)
注意力类型自注意力（Self-Attention）
全局无掩码		1. 掩码自注意力（Masked Self-Attention）
2. 编码器-解码器注意力（Cross-Attention）
输入依赖仅处理输入序列（如源语言句子）依赖两部分输入：
- 编码器的输出（源序列编码）
- 已生成的目标序列（自回归）
是否需要掩码否（可看到完整输入序列）是（掩码未来位置，防止作弊）
典型应用场景- BERT（仅编码器）
- 文本分类
- 特征提取		- GPT（仅解码器）
- 机器翻译
- 文本生成

关键区别解析

1. 注意力机制不同
  • 编码器：仅使用自注意力，计算输入序列内部所有元素的关系（例如分析句子中单词之间的依赖）。
    # 编码器自注意力（无掩码）
self_attn = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)
output = self_attn(query=x, key=x, value=x)  # Q=K=V
  • 解码器：
    • 掩码自注意力：防止解码时看到未来信息（如生成第3个词时，只能看前2个词）。
      # 解码器掩码自注意力
mask = torch.triu(torch.ones(seq_len, seq_len), diagonal=1).bool()
output = self_attn(query=x, key=x, value=x, attn_mask=mask)
    • 编码器-解码器注意力：建立源序列和目标序列的关联（如翻译中对齐的单词）。
      # 编码器-解码器注意力
cross_attn = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)
output = cross_attn(query=decoder_x, key=encoder_x, value=encoder_x)  # Q来自解码器，K/V来自编码器
2. 输入依赖不同
  • 编码器：仅需输入序列（例如待翻译的英文句子）。
  • 解码器：
    • 训练时：接收完整目标序列（但通过掩码隐藏未来位置）。
    • 推理时：逐步生成（每次输入已生成的部分序列，如<START> → <START>我 → <START>我爱）。
3. 掩码的作用
  • 编码器无需掩码：可访问整个输入序列的所有位置。
  • 解码器必须掩码：确保生成时只能看到“过去”信息，避免数据泄露。
4. 典型模型
  • 仅编码器模型（如BERT）：适合理解任务（分类、实体识别）。
  • 仅解码器模型（如GPT）：适合生成任务（文本续写、对话）。
  • 编码器-解码器模型（如T5、BART）：适合序列到序列任务（翻译、摘要）。

为什么这些区别重要？

  1. 并行化能力：

    • 编码器可并行处理整个输入序列。
    • 解码器在训练时通过掩码模拟逐步生成，实现并行；但推理时必须串行。

  2. 信息流控制：

    • 编码器专注于理解输入。
    • 解码器需兼顾输入和已生成内容，动态调整输出。

  3. 应用场景分离：

    • 编码器更适合特征提取（如BERT提取句子向量）。
    • 解码器更适合创造性任务（如GPT-3生成故事）。

5. 关键问题解答

Q1：为什么需要残差连接和层归一化？

  • 残差连接缓解梯度消失，层归一化稳定训练。

Q2：自注意力和交叉注意力的区别？

  • 自注意力：序列内部关系（Query=Key=Value）；
  • 交叉注意力：连接编码器和解码器（Query来自解码器，Key/Value来自编码器）。

Q3：Transformer 如何实现并行化？

  • 编码器可并行处理整个输入序列；
  • 解码器在训练时可通过掩码实现并行，推理时需逐步生成。

6. 总结

  • 编码器：提取输入序列的全局特征，核心是自注意力和FFN。
  • 解码器：自回归生成目标序列，依赖掩码注意力和交叉注意力。

Transformer 的灵活设计使其成为 NLP 和 CV 的基石架构（如 BERT、GPT、ViT）。理解其编码器-解码器机制是掌握现代深度学习模型的关键！

代码完整实现：可参考 HuggingFace Transformers 或 PyTorch 官方教程。

http://www.xdnf.cn/news/15361.html

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