今天，我們來具體介紹Transformer的架構設計。
一個完整的Transformer模型就像一個高效的語言處理工廠，主要由兩大車間組成：編碼車間和解碼車間。
首先來看這幅“世界名畫”，你可以在介紹Transformer的場景中常常看到這幅圖，這就是《Attention Is All You Need》論文中所畫的Transformer架構，左邊就是我們說的編碼車間，右邊是解碼車間。
編碼器（Encoder）車間：
任務是深度閱讀理解輸入信息（比如一句中文）。
1.將輸入轉成數字信息（即粉色框中的嵌入）：將輸入序列的每個token映射為高維向量。
2.再進行位置編碼（即圖中左側的Positional Encoding），前文中提到過，通過正弦余弦函數來增加詞向量的位置信息，彌補Transformer不考慮詞序先后的缺陷。
3.編碼團隊（即灰色框）：由N個（即圖中左側的N*）結構一致的“編碼工人團隊”（Encoder Layer）串聯組成。
團隊的工作流程：
3-1自注意力小組（即橙色框中的多頭注意力）：運用自注意力機制（前一篇中提到過，Transformer的最大創新），讓當前句子里的所有詞瘋狂交流、互相理解，形成富含上下文關系的詞表達。
3-2前饋神經網絡小組（即藍色框中的FFN）：對每個詞進行更深層次、更復雜的特征提取和變換（可以想象成給每個詞的“升級版自我表達”再做一次深度加工和升華）。
3-3殘差連接與層歸一化（即黃色框中的Add & Norm）：前面兩個小組每次工作完，還要通過“傳送帶”（殘差連接）快速傳遞，避免信息丟失；同時有“質檢員”（層歸一化）確保信息穩定、易處理，傳給下一個人。
N個團隊層層加工，讓輸入句子的理解越來越深刻、精準。
解碼器（Decoder）車間：
任務是根據編碼車間的深刻理解，生成輸出（比如對應的英文翻譯）。
1.輸出嵌入（粉色框）和2.位置編碼（右側的PE）同編碼車間。
3.解碼團隊（灰色框）：同樣由N個結構相似的“解碼工人團隊”（Decoder Layer）串聯組成。
團隊的特殊技能：
3-1掩碼自注意力小組（下方橙色框中的掩碼多頭注意力）：處理已生成的部分輸出（比如已經翻譯出來的前幾個英文詞）。這里的“掩碼”（Mask）很關鍵，它讓每個詞在交流時只能看到它前面的詞（已經生成的），看不到后面的（還沒生成的），確保生成過程是順序的、合理的（不能提前知道答案），即這是個自回歸過程。
這里初學者不太容易理解，我們前面介紹過自注意力的特點，就是可以全局同時并行處理，不用按序逐個循環處理，為什么這里的掩碼注意力是自回歸的，只能看到前面的詞，不能看到后面的內容呢？
這里的誤解是源于，這個世界名畫是介紹模型訓練，就是模型自己來找到這么多的參數的過程。注意！這里并不是你已訓練好了模型，輸入prompt，讓模型給出回答。
在訓練模型的過程中，我們是知道輸入的這句中文對應的英文翻譯的答案的，我們就是用這些信息去訓練模型。在生成任務的過程中，模型是需要逐步預測序列的下一個token的，如果不進行掩碼，由于自注意力機制是全局的，模型就能提前看到未來生成的信息，直接知道生成的答案，其實就是訓練時在作弊，會破壞自回歸生成邏輯，預測結果將偏離正式概率分布，所以這就是為什么需要掩碼。
在數學處理上，其實很簡單，就是只保留注意力中的下三角區域，即當前位置及其之前的注意力權重，還是用上一篇中的“我愛吃蘋果”舉例，掩碼注意力如下圖。
3-2編碼-解碼注意力小組（中間橙色框中的多頭注意力，起到關鍵橋梁作用）：這是Decoder的巧妙設計，這里的工人會專門去“凝視”編碼器車間最終輸出的那個深刻理解（代表整個輸入中文句子的精華信息）。他們讓正在生成的每個英文詞，都能有選擇地、動態地聚焦于輸入中文句子中最相關的部分。用我們翻譯的例子來說明，我在翻譯某個中文對應的英文時，我同時要關注這個中文的信息，這樣翻譯的結果會更加“信達雅”。
3-3前饋神經網絡小組（藍色框）：同樣進行深度特征處理。
3-4傳送帶與質檢（黃色框）：同樣保證信息流穩定高效。
4.最終，解碼器車間的輸出經過一個簡單的“包裝處理”（紫色框中的線性層）和“概率轉換”（綠色框中的Softmax層），就能預測出下一個最可能的詞是什么了。一個個詞生成，就得到了最終的翻譯結果。
前面為了方便理解，我們用了工廠流水線的例子來進行比喻，讀到這里，大家已經有個大致的了解，那我們再簡單總結一下編碼器和解碼器。
編碼器(Encoder)就是將輸入序列（例如一句中文）轉換成一個富含上下文信息的、固定大小的表示序列，每個輸入元素對應一個輸出向量，每個向量都包含了整個輸入序列的上下文信息。
解碼器(Decoder)就是利用編碼器提供的上下文信息，逐步生成輸出序列（例如目標語言的翻譯）。
助理deepseek進行了下述比較總結：
這里再額外說明一下，2017年發表的《Attention Is All You Need》論文中所述的Transformer是一個包含編碼器和解碼器的完整架構，但在后續訓練產生的生成式大模型中，并非都是采用這樣完整的編碼器解碼器模型，還有僅解碼器模型、僅編碼器模型、編碼器-解碼器模型。
僅解碼器模型，就像內容創作者，擅長寫出引人入勝且信息豐富的內容，但不擅長理解主題和學習目標。僅解碼器模型的例子有GPT系列模型，如GPT-3。
僅編碼器模型，就像審核者，擅長理解語言之間的關系和上下文，但不擅長生成內容。僅編碼器模型的例子有BERT。
如果既能創作又能審核測驗，這就是編碼器-解碼器模型。如BART和T5。
特意提出上述不同模型種類，是希望大家不要拘泥于對Transformer 架構的靜態理解（不要死記硬背地學），實際應用中，模型設計需根據任務動態調整，Transformer 的編碼器-解碼器結構是通用框架，但并非所有任務都需要完整使用。例如GPT 系列繼承了 Transformer 的自注意力機制，但通過架構簡化（僅解碼器）和訓練策略優化（如 RLHF），實現了生成能力的突破。
最后
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