一、解码器的实现步骤

为了方便描述解码器的实现步骤，以下是解码器中这一过程的简化流程图：

输入序列 (目标语言) ----> 嵌入位置编码 ----> 解码器自注意力层 ----> 编码器-解码器注意力层 ----> 融合编码器输出 ----> 解码器前馈网络 ----> 输出序列

二、因果掩码

因果掩码源自以上流程中解码器自注意力层，它和前面所学的编码器注意力层是一样的，就是多了个因果掩码（Causal Mask），也称为三角掩码或下三角掩码，其中矩阵的对角线及以上的元素为0（或负无穷大，用于Softmax操作前的计算），对角线以下的元素为1。这意味着在自注意力计算中，对于序列中的每个位置，只有该位置及之前的位置会被考虑，而该位置之后的位置会被掩码掉。

因果掩码应用于计算注意力分数之前。掩码与查询（Query）和键（Key）的点积结果相乘，通常用来将某些分数置为负无穷大（在softmax操作之前），这样在应用softmax函数时，这些位置的权重会接近于零。

为了方便描述在自注意力层中注意力掩码的位置，带箭头的流程如下：

输入序列 ----> 获得Q, K, V ----> 计算Q和K的点积 ----> 对点积结果掩码操作 ----> 除以\sqrt{d_k} ----> Softmax归一化 --> 获取计算注意力权重 --> 权重与V相乘 --> 输出。

三、解码器自注意力层

解码器自注意力层的流程需要经过以下几个步骤：

1. 输入序列：

   • 模型接收输入序列，通常是经过嵌入和位置编码处理的。

2. 获得Q, K, V：

   • 输入序列通过线性变换生成查询Q、键K和值V。

3. 计算Q和K的点积：

   • 计算查询Q和键K之间的点积，得到原始的注意力分数。

4. 掩码操作：

   • 应用掩码（如因果掩码或填充掩码）以防止模型在自注意力计算中关注不适当的信息。

5. 除以\sqrt{d_k}：

   • 为了数值稳定性，将点积结果除以键向量维度d_k的平方根。

6. softmax：

   • 应用softmax函数将注意力分数转换为概率分布，即注意力权重。

7. 计算注意力权重：

   • 使用softmax函数处理后的注意力分数。

8. 权重与V相乘：

   • 使用计算得到的注意力权重对值V进行加权求和。

9. 输出：

   • 最终得到自注意力层的输出，这将作为下一层的输入或作为最终的序列表示。

四、编码器-解码器注意力层

接下来要对编码器和解码器之间的特征进行融合，这个过程是通过注意力机制实现的，而不是简单的相乘或拼接。具体来说，是通过编码器-解码器注意力层（Encoder-Decoder Attention）来实现的。以下是这个过程的详细步骤：

1. 编码器的输出：

   • 编码器处理源语言序列后，生成了一系列的输出，这些输出包含了源语言序列的语义和句法信息。

2. 解码器的自注意力层的输出：

   • 解码器首先在自注意力层处理目标语言序列的输入。在这个层中，使用因果掩码（确保解码器只能看到当前位置之前的信息）。

3. 编码器-解码器注意力层：

   • 在编码器-解码器注意力层，解码器自注意力层的输出作为查询（Query），编码器的输出作为键（Key）和值（Value）。

   • 解码器生成的查询Q与编码器的键K进行点积操作，计算出注意力分数。

   • 这些注意力分数经过标准化（通常是除以键向量维度的平方根）和Softmax函数处理，得到注意力权重。

   • 然后，这些权重用于编码器的值V进行加权求和，得到编码器-解码器之间的融合特征。

4. 融合特征：

   • 融合后的特征（即编码器-解码器注意力层的输出）与解码器自注意力层的输出进行残差连接，并通过层归一化（Layer Normalization）。

5. 前馈网络：

   • 经过层归一化的特征随后进入解码器的前馈网络，进行进一步的非线性变换。

6. 输出：

   • 最终，解码器层的输出会被传递到下一个解码器层，或者作为最终的输出序列。

在实际的Transformer模型中，编码器和解码器之间的信息流动是通过注意力机制动态地实现的，而不是通过简单的拼接或相乘。这种注意力机制允许解码器在生成每个词时，能够根据当前的上下文动态地选择源语言序列中最重要的信息。

总结来说，编码器的特征不是直接与解码器的特征拼接，而是通过注意力机制进行加权融合，这样解码器就可以在生成目标语言序列时充分利用源语言的信息。

五、解码器面临的挑战

在翻译的开始时，解码器通常从一个特殊的起始标记（如 <sos>）开始，以触发序列的生成。

输入的起始标记和位置编码相加，输入到模型中，期间会和编码器的输出融合，最后经过处理，输出预测结果。

但随着聊天次数的增多，在每次迭代中，解码器都会将上一次生成的输出作为本次的输入的一部分。因此，Transformer解码器在自回归（autoregressive）翻译或生成任务中的工作方式与RNN有相似之处。

也就是说，解码器的输入就像RNN一样，每次都要将上一轮输出的内容作为本轮的输入，随着聊天的次数增多，会越积累越多。这种方式确保了生成的序列可以逐步构建，同时保持与之前生成内容的连贯性。

随着聊天或生成任务的进行，解码器需要处理的历史信息量会增加，这可能会对内存和计算效率产生影响。因此，为了提高效率，研究人员和工程师们开发了各种优化技术，如缓存机制（用于存储重复计算的状态），以及在生成过程中使用beam search等策略来平衡质量和速度。