今天，我们来具体介绍Transformer的架构设计。
一个完整的Transformer模型就像一个高效的语言处理工厂，主要由两大车间组成：编码车间和解码车间。
首先来看这幅"世界名画"，你可以在介绍Transformer的场景中常常看到这幅图，这就是《Attention Is All You Need》论文中所画的Transformer架构，左边就是我们说的编码车间，右边是解码车间。
编码器（Encoder）车间：
任务是深度阅读理解输入信息（比如一句中文）。
1.将输入转成数字信息（即粉色框中的嵌入）：将输入序列的每个token映射为高维向量。
2.再进行位置编码（即图中左侧的Positional Encoding），前文中提到过，通过正弦余弦函数来增加词向量的位置信息，弥补Transformer不考虑词序先后的缺陷。
3.编码团队（即灰色框）：由N个（即图中左侧的N*）结构一致的"编码工人团队"（Encoder Layer）串联组成。
团队的工作流程：
3-1自注意力小组（即橙色框中的多头注意力）：运用自注意力机制（前一篇中提到过，Transformer的最大创新），让当前句子里的所有词疯狂交流、互相理解，形成富含上下文关系的词表达。
3-2前馈神经网络小组（即蓝色框中的FFN）：对每个词进行更深层次、更复杂的特征提取和变换（可以想象成给每个词的"升级版自我表达"再做一次深度加工和升华）。
3-3残差连接与层归一化（即黄色框中的Add & Norm）：前面两个小组每次工作完，还要通过"传送带"（残差连接）快速传递，避免信息丢失；同时有"质检员"（层归一化）确保信息稳定、易处理，传给下一个人。
N个团队层层加工，让输入句子的理解越来越深刻、精准。
解码器（Decoder）车间：
任务是根据编码车间的深刻理解，生成输出（比如对应的英文翻译）。
1.输出嵌入 （粉色框）和2.位置编码（右侧的PE）同编码车间。
3.解码团队（灰色框）：同样由N个结构相似的"解码工人团队"（Decoder Layer）串联组成。
团队的特殊技能：
3-1掩码自注意力小组（下方橙色框中的掩码多头注意力）：处理已生成的部分输出（比如已经翻译出来的前几个英文词）。这里的"掩码"（Mask）很关键，它让每个词在交流时只能看到它前面的词（已经生成的），看不到后面的（还没生成的），确保生成过程是顺序的、合理的（不能提前知道答案），即这是个自回归过程。
这里初学者不太容易理解，我们前面介绍过自注意力的特点，就是可以全局同时并行处理，不用按序逐个循环处理，为什么这里的掩码注意力是自回归的，只能看到前面的词，不能看到后面的内容呢？
这里的误解是源于，这个世界名画是介绍模型训练，就是模型自己来找到这么多的参数的过程。注意！这里并不是你已训练好了模型，输入prompt，让模型给出回答。
在训练模型的过程中，我们是知道输入的这句中文对应的英文翻译的答案的，我们就是用这些信息去训练模型。在生成任务的过程中，模型是需要逐步预测序列的下一个token的，如果不进行掩码，由于自注意力机制是全局的，模型就能提前看到未来生成的信息，直接知道生成的答案，其实就是训练时在作弊，会破坏自回归生成逻辑，预测结果将偏离正式概率分布，所以这就是为什么需要掩码。
在数学处理上，其实很简单，就是只保留注意力中的下三角区域，即当前位置及其之前的注意力权重，还是用上一篇中的"我爱吃苹果"举例，掩码注意力如下图。
3-2编码-解码注意力小组（中间橙色框中的多头注意力，起到关键桥梁作用）：这是Decoder的巧妙设计，这里的工人会专门去"凝视"编码器车间最终输出的那个深刻理解（代表整个输入中文句子的精华信息）。他们让正在生成的每个英文词，都能有选择地、动态地聚焦于输入中文句子中最相关的部分。用我们翻译的例子来说明，我在翻译某个中文对应的英文时，我同时要关注这个中文的信息，这样翻译的结果会更加"信达雅"。
3-3前馈神经网络小组（蓝色框）：同样进行深度特征处理。
3-4传送带与质检（黄色框）：同样保证信息流稳定高效。
4.最终，解码器车间的输出经过一个简单的"包装处理"（紫色框中的线性层）和"概率转换"（绿色框中的Softmax层），就能预测出下一个最可能的词是什么了。一个个词生成，就得到了最终的翻译结果。
前面为了方便理解，我们用了工厂流水线的例子来进行比喻，读到这里，大家已经有个大致的了解，那我们再简单总结一下编码器和解码器。
编码器(Encoder)就是将输入序列（例如一句中文）转换成一个富含上下文信息的、固定大小的表示序列，每个输入元素对应一个输出向量，每个向量都包含了整个输入序列的上下文信息。
解码器(Decoder)就是利用编码器提供的上下文信息，逐步生成输出序列（例如目标语言的翻译）。
助理deepseek进行了下述比较总结：
这里再额外说明一下，2017年发表的《Attention Is All You Need》论文中所述的Transformer是一个包含编码器和解码器的完整架构，但在后续训练产生的生成式大模型中，并非都是采用这样完整的编码器解码器模型，还有仅解码器模型、仅编码器模型、编码器-解码器模型。
仅解码器模型，就像内容创作者，擅长写出引人入胜且信息丰富的内容，但不擅长理解主题和学习目标。仅解码器模型的例子有GPT系列模型，如GPT-3。
仅编码器模型，就像审核者，擅长理解语言之间的关系和上下文，但不擅长生成内容。仅编码器模型的例子有BERT。
如果既能创作又能审核测验，这就是编码器-解码器模型。如BART和T5。
特意提出上述不同模型种类，是希望大家不要拘泥于对Transformer 架构的静态理解（不要死记硬背地学），实际应用中，模型设计需根据任务动态调整，Transformer 的编码器-解码器结构是通用框架，但并非所有任务都需要完整使用。例如GPT 系列继承了 Transformer 的自注意力机制，但通过架构简化（仅解码器）和训练策略优化（如 RLHF），实现了生成能力的突破。
最后
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