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前情提要

编码器-解码器结构

• 如果将一个模型分为两块：编码器和解码器
• 那么编码器-解码器结构为：编码器负责处理输入，解码器负责生成输出
• 流程：我们先将输入送入编码器层，得到一个中间状态state，并送入解码器层，和额外的输入一同处理后，得到模型的输出
  
• CNN就可以重新表示为下图
  
• RNN也可以表示为下图：
  

Seq2seq

• 序列到序列的模型：从一个句子生成到另一个句子
• 模型分为编码器、解码器两部分，其中，编码器可以是一个RNN，用来读取输入句子，解码器使用另外一个RNN来输出生成的句子
• 注意：由于在输入时，我们知道全部的输入句子，所以可以用两个RNN做双向，但是解码器是生成模型，不能看到完整的句子，所以不能做双向
• 注意：在编码器层，通过开始<bos>、结束<eos>来控制编码器的输出
  
• 编码器层的输出是不会作为模型的输出，相反它最后一层的输出作为编码器层输入的一部分，和编码器层额外的输入合并，整体作为编码器层的输入，即编码器层的最后隐藏状态，作为解码器的初始隐藏状态，如下：
  

Transformer的框架概述

• NLP中预训练的目的：为了生成词向量
• Transformer采用了seq2seq（序列到序列）的模型，整体框架如下：
  • seq2seq的模型基本都分为编码器层和解码器层，即从编码器到解码器的结构
    

使用机器翻译的场景来解释

• 在机器翻译的场景中：
  • 编码器层：把输入变成一个词向量
  • 解码器层：得到编码器层输出的词向量后，生成翻译的结果
    
• 同时，N * 的意思是：编码器层里面又有N个小编码器（默认N=6），一个编码器可以看作Self-Attention，而Self-Attention会对词向量做增强，经过6个编码器，那就是增强了6次
• 编码器层最后的输出会分别给6个解码器
  
• 因此，Transformer的关键就在于编码器和解码器，如下：