seq2seq decoder

Transformer是一种基于自注意力机制的

，最初由Google在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出，用于处理序列到序列（

uence to

uence，简称

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）的任务。在传统的

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中，如RNN（循环

）结构，信息通过时间步逐次传递，而Transformer则引入了并行计算的可能性，允许

同时处理序列中的所有位置。

Transformer的核心组成部分包括自注意力层（Self-Attention）和位置编码（Positional Encoding），它们能捕捉输入序列中的长距离依赖。自注意力层使得

能够根据上下文中的其他部分对每个词的重要性进行加权，而非像RNN那样受限于序列的线性顺序。这种设计显著提高了翻译、文本生成等任务的性能。

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通常包含两个主要部分：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器将源语言序列映射到一个连续的表示空间，而解码器则从这个表示开始逐步生成目标语言序列。Transformer架构下的

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简化了这一过程，因为它的注意力机制不需要先序处理。

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