Transformer、Seq2Seq、Encoder-Decoder、Attention由这四者之间的关系可以从模型架构的发展脉络来理解：
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Seq2Seq 与 Encoder–Decoder 模型
“Seq2Seq”（sequence‐to‐sequence）是一类用于将一个变长序列映射为另一个变长序列的任务（例如机器翻译、对话生成等）。为了解决这类任务，人们提出了Encoder–Decoder 模型：- 编码器（Encoder）：读取输入序列，将其转换为一个（或一系列）隐藏表示（通常是固定长度的向量或者一个隐藏状态序列）。
- 解码器（Decoder）：根据编码器输出的表示，逐步生成目标序列。
在早期的实现中，编码器和解码器常用的是循环神经网络（RNN、LSTM或GRU）。
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Attention 机制的引入
传统的 Encoder–Decoder 模型将整个输入序列压缩成一个固定的向量，这在处理长序列时往往会丢失关键信息（即所谓的信息瓶颈问题）。为了解决这一问题，Attention 机制被引入到 Seq2Seq 模型中：- 在每个解码步骤中，解码器不再仅依赖那个固定的上下文向量，而是根据当前的解码状态计算与输入各时刻隐藏状态的“相关性”（或“对齐”分数），然后用这些分数作为权重，对所有编码器输出进行加权求和，形成一个动态的上下文向量。
这样，模型能够“关注”输入中与当前输出最相关的部分，从而大大提高了长序列翻译等任务的效果。
- 在每个解码步骤中，解码器不再仅依赖那个固定的上下文向量，而是根据当前的解码状态计算与输入各时刻隐藏状态的“相关性”（或“对齐”分数），然后用这些分数作为权重，对所有编码器输出进行加权求和，形成一个动态的上下文向量。
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Transformer 架构
Transformer 是在 2017 年提出的一种全新的 Encoder–Decoder 架构，其核心思想是完全依赖注意力机制：- 自注意力（Self-Attention）：在编码器内部，每个词的表示可以直接和同一序列中其他词的表示进行交互，不依赖传统的序列化的递归结构；解码器内部也使用了带有因果掩码（Causal Masking）的自注意力，确保生成时只能利用“过去”的信息。
- 交叉注意力（Cross-Attention）：解码器的每一步会“关注”编码器输出的各个位置，从而获得与当前生成内容相关的输入信息。
- Transformer 通过多头注意力机制（Multi-Head Attention）允许模型从不同的“角度”捕捉信息，同时利用并行化计算，大大提高了训练效率和建模能力。
总结来说：
- Seq2Seq 是一个任务范式，Encoder–Decoder 是实现这种任务的基本架构；
- Attention 机制是为了解决传统 Encoder–Decoder 模型固定向量传递信息不足的问题而提出的增强方法，使得解码器可以动态地选择输入信息；
- Transformer 则是在此基础上发展出的全新架构，它完全依赖注意力机制（包括自注意力和交叉注意力），取代了传统的递归或卷积结构，因而具备更强的并行计算能力和更好的长距离依赖建模能力。
这种发展脉络体现了从最初的序列映射（Seq2Seq、Encoder–Decoder），再到利用 Attention 改进信息传递，最终到用 Transformer 架构构建大规模、并行高效的模型的过程。
