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Transformer解析——（四）Decoder

news 来源：原创 2025/9/18 20:22:02

本系列已完结，全部文章地址为：

Transformer解析——（一）概述-CSDN博客

Transformer解析——（二）Attention注意力机制-CSDN博客

Transformer解析——（三）Encoder-CSDN博客

Transformer解析——（四）Decoder-CSDN博客

Transformer解析——（五）代码解析及拓展-CSDN博客

Decoder与Encoder的结构非常类似，下面具体解析。

1 整体结构

与Encoder相比，Decoder增加了一个交叉注意力的模块，其他模块的结构与Encoder类似。

2 Decoder的训练和预测过程

注意，Decoder的训练和预测差别很大。

在训练时，将目标序列（比如在英译中任务里，目标序列就是中文）通过Input Embedding和Positional Encoding后，并行输入到自注意力模块中，注意使用Look Ahead Mask避免训练第i个词时使用了i以后的词。自注意力的输出作为Q，Encoder输出作为K和V，一并输入到交叉注意力模块中，随后经过ResNet等模块，得到最终的输出。

在预测时，交叉注意力模块的K和V依然来自于Encoder，Decoder的输入先从开始标志<BEGIN>开始，输出第一个词后，将<BEGIN>,第一个词合在一起重新输入到Decoder，序贯地输出每一个词，直到输出<END>结束标志位停止。

至于这么设计的原因，可见"Look Ahead Mask"小节。

3 交叉注意力

交叉注意力将Encoder的输出传入Attention作为Key和Value，为什么这么设计呢？因为Decoder在生成目标序列时不止要考虑已生成的序列，还要考虑源序列的信息。正是交叉注意力模块连接了Encoder和Decoder。

通过使用Encoder输出的 K 和 V，Decoder可以知道源序列中哪些部分与当前正在生成的目标位置最相关。例如，在英译汉任务"I want to go to school"中，假设现在已经输出了"我想去"，在输出下一个词时，如果只考虑已输出的“我想去”，肯定是没法输出学校的。通过将"我想去"与原始序列"I want to go to school"计算Attention，最终识别出和"school"的关注度更高，输出"学校"。交叉注意力机制保证了在翻译每一个中文词时，都需要参考英文原文中的相关内容，以确保翻译的准确性。

4 Look Ahead Mask

在预测时，模型是从左到右的顺序依次生成每个位置的输出的，通过第一个token预测第二个token，通过第一个和第二个token预测第三个token，以此类推，不能提前获取未来位置的信息。因此在训练时，也要遵守同样的行为，否则训练和预测的行为逻辑不一致会影响效果。

就像军事演习时如果每次都提前告知敌人方位，那么真正走上战场就抓瞎了。

在训练时，虽然我们是可以提前获取目标序列的，但是也要人为控制模型在输出某个位置的token时不可以参考后文，防止模型作弊提前得到未来的信息。

在代码实现上，Look Ahead Mask表现为一个上三角矩阵（实际上是方阵），该矩阵右上部分都是1，对角线及左下部分都是0。1代表需要掩盖的位置，0代表不需要掩盖的位置。该矩阵乘一个无穷小的数字，如果矩阵中元素是1，则乘无穷小的数字后将变为无穷小；如果矩阵元素是0，则乘无穷小的数字后将变为0。

该矩阵将叠加到计算好的注意力矩阵，因此在1的位置注意力将是无穷小，在0的位置注意力将不变，从而掩盖了元素是1的位置。与注意力矩阵一样，m行n列元素代表第m个token对第n个token的注意力，比如我们看第3行，前3列都是0，表示它只能利用前3个token（包含自身，因此对角线是0）的信息，第4个token及以后位置都是1。

训练时不需要串行地将目标序列逐个输入到Decoder，而是可以一次性输入全部target，通过Look Ahead Mask控制Decoder的多头注意力不使用未来信息。

以汉译英为例，串行是指先用“<BEGIN>”预测“I”，更新权重，然后用“<BEGIN> I”预测“have”，以此类推。Transformer是直接将目标输出“<BEGIN> I have a cat <END>”全部输入到Decoder中，并行训练参数。

注意，预测时Transformer并不是并行的，必须等上一个token输出完，再拿着已生成的token预测下一个词。

5 线性输出

将输出线性变换，将词向量维度升格为词汇表维度，便于从词汇表维度中通过概率选词。

6 Temperature温度

Temperature控制了选词的创新性。Temperature即Creativity，温度越大，概率会更加平均，选择次高概率词的可能性更大，多样性大；温度越低，概率最高的词概率将更高，选择次高概率词的可能性更小，多样性小。

具体计算上，在softmax运算前先对样本除以了温度。

原始的softmax公式为

$softmax(z_i)=e^{z_i}/\sum_j{e^{z_j}}$

其中z为原始分数，通过softmax将各输出的分数之和固定为1，将分数转化为概率。

修改后的softmax公式为

$softmax(z_i)=e^{z_i/T}/\sum_j{e^{z_j}/T}$

若T等于1，则等价于原始的softmax；若T>1，则“强者更弱，弱者更强”，概率更平滑；若T<1，则"强者更强，弱者更弱"，概率更尖锐，更偏向于概率高的结果。

下面简要说明T可以控制概率分布平滑还是尖锐。

可以考虑两个样本1和2，原始分数分别为a和b。a>b，因此样本1与样本2的概率之比为(e^a)/(e^b)=e^(a-b)，记为d1。概率之比越大，表示分布越尖锐。比如概率之比是2，则概率分别是66%和33%；概率之比是9，则概率分别是90%和10%。

当除以T后，两个样本的概率之比为e^[(a-b)/T]，记为d2。

若T>1,d2<d1,即两样本概率之比缩小，因此概率分布更平滑；

若T=1,d2=d1,即两样本概率之比不变；

若T<1,d2>d1,即两样本概率之比变大，因此概率分布更尖锐。