? ? ? 在AI大模型數字王國里，有一位名叫Transformer的魔法大宗師。他有一個神奇的百寶箱，里面有很多魔法工具，其中有個工具叫Encoder，這個工具擁有一種神奇的力量，可以將復雜的輸入信息進行編碼，提取出關鍵的特征和依賴關系。

? ? ? 讓我們來一起把這個工具掏出來細看一下，看看有什么神奇之處吧！

? ? ? 首先，Encoder模塊接收到一個輸入序列，這個序列包含了一些單詞或者符號。這些符號可以是一句話中的單詞，也可以是一段音樂的音符，或者是一幅圖片的像素值。無論輸入是什么，Encoder模塊都會將其轉化為一系列的向量表示。

? ? ? Encoder模塊會將這些向量表示送入一個神秘的黑盒子中，這個黑盒子被稱為“自注意力機制”。在這個黑盒子中，每個向量都會與其他向量進行比較，并根據它們的相關度計算出一個權重值。這些權重值會被用來調整每個向量的重要性，使得重要的信息被保留下來，而不重要的信息則被忽略掉。

? ? ? 自注意力機制是一種在自然語言處理和計算機視覺等領域中廣泛使用的神經網絡模型，它能夠捕捉序列中的長距離依賴關系。

? ? ? 每個輸入信息首先通過三個線性變換層，分別得到查詢（Query）、鍵（Key）和值（Value）向量。

? ? ? 接下來，將當前查詢向量與所有鍵向量進行點積運算。點積運算是兩個向量對應元素相乘后再求和的操作。在這個步驟中，每個查詢向量都會與所有的鍵向量進行點積運算，得到一個標量結果。為了穩定梯度并防止數值溢出，通常會對點積運算的結果除以鍵向量維度的平方根。這個操作被稱為縮放（scaled）。這樣做的目的是使得點積結果的范圍保持在合理的范圍內。

? ? ? 將縮放后的點積結果作為輸入，應用Softmax函數將其轉換為概率分布。Softmax函數可以將一組實數映射到另一個實數區間上，使得這些實數的總和為1，并且每個實數的值都在0到1之間。這樣，我們就可以將每個查詢向量與所有鍵向量的點積結果轉化為概率分布，表示每個鍵向量對于當前查詢向量的重要性。

? ? ? 最后，權重值與對應的值向量相乘并求和，得到新的向量表示。

? ? ? 這個過程反映了不同位置（鍵Key）的信息對于當前位置（查詢Query）的重要性。

? ? ? 經過自注意力機制的處理后，Encoder模塊會得到一個新的向量表示，這個表示更加精煉和抽象。但是，魔法師知道這還不夠，因為有些信息可能被遺漏了。于是，他將這個新的向量表示再次送入另一個黑盒子中，這個黑盒子被稱為“前饋神經網絡”。在這里，向量表示會經過一系列的線性變換和非線性激活函數的作用，從而得到最終的編碼結果。

? ? ? 前饋神經網絡通常由兩個線性變換層組成，之間加入一個ReLU激活函數。這種結構允許網絡學習更復雜的特征表示。

? ? ? 想象你是一個正在整理旅行回憶的人。你首先回顧整個旅程（自注意力機制），找出與某個特定地點（比如西湖）相關的所有記憶碎片。然后，你進一步深入思考每個記憶碎片本身（前饋神經網絡），挖掘出每個時刻的細節和情感，而不考慮這些記憶碎片之間的時間順序或聯系。這樣做可以幫助你更全面地整理記錄你的旅行經歷。

? ? ? 除了上述的自注意力機制和前饋神經網絡外，Encoder模塊還有一個非常重要的部分，那就是“位置編碼”。由于自注意力機制本身并不知道輸入序列中單詞的順序，位置編碼被設計用來提供序列中每個單詞的位置信息。位置編碼與輸入向量表示相結合，確保了模型能夠理解單詞的順序。

? ? ? 位置編碼可以是通過不同頻率的正弦和余弦函數計算得到的，這樣設計的原因是可以使位置編碼在任意長度的序列上都有效。

? ? ? Transformer魔法師的Encoder模塊通過自注意力機制、前饋神經網絡和位置編碼等技術手段，將輸入序列轉化為了包含豐富信息的編碼結果。這個編碼結果不僅可以捕獲序列內部的復雜關系，還能為后續的Decoder模塊提供強有力的輸入表示。

? ? ? Transformer的Encoder模塊能夠將復雜的信息轉化為簡潔的編碼結果，為后續的任務提供有力的支持。無論是在自然語言處理、音樂生成還是圖像處理等領域，它都展現出了強大的關鍵信息提取和處理能力。