Transformer模型已经成为当前所有自然语言处理NLP的标配，如GPT，Bert，Sora，LLama，Grok等。假如《Attention Is All You Need》类比为爱因斯坦的侠义相对论，Transformer模型则堪称E=MC^2之等量公式。

看过论文之后，我们按照输入输出顺序重新梳理一遍这个模型：

论文中的6层encoder和decoder

论文中的transformer架构

各个组件简介：

1，Inputs：论文中是为了英德翻译，inputs就是英文

2，input embedding：文本嵌入，将文本中词汇转为张量表示。

3，positional encoding：位置编码器，将位置信息加入到文本嵌入张量。

4，encoder：编码器，提取特征值。论文中有6层，N=6；每个encoder里面有2个子层：

1. Multi-Head attention：多头注意机制，这个是transformer的核心，下文细讲
2. Feed forward：前馈全连接，担心Multi-Head attention的拟合结果不够，增加全连接网络提高拟合能力。
3. 子层连接结构add&norm：
   1. add：残差连接（跳跃连接），把原来的输入跟输出又并到一起。
   2. norm：规范化层的主要作用：在一定的网络层数之后，对数值进行规范化，使得特征数值保持在合理的范围内。这样，可以有效地解决参数过大或过小的问题，提高模型的稳定性和收敛速度。   

5，outputs（shifted right）：论文中是为了英德翻译，outputs就是德文。

6，output embedding：文本嵌入，将文本中词汇转为张量表示。

7，decoder：解码器，使用特征值预测输出。论文中有6层，N=6；decoder里面有3个子层，跟encode大体相同，下面只讲不同的地方

1. Masked Multi-Head attention：在encode里面的MHA，因为是训练阶段，所以知道输入的所有信息，计算了所有输入的注意力；而decoder是要预测输出，只能根据已有的输入，不能预知未来。所以需要Masked未知的输出。
2. 中间的Multi-Head attention：把encode里的输出K和V（英文）注入到MHA，用来拟合英德翻译。

8，linear：线性层，转化维度。

9，softmax：使最后一维向量缩放到0-1之间。

10，output Proabilities：输出的就是概率。

encoder/decoder动画

GIF图片引用：

https://blog.research.google/2017/08/transformer-novel-neural-network.htmlhttps://blog.research.google/2017/08/transformer-novel-neural-network.html