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Transformer 是深度学习中的一种重要架构，专门用于处理序列数据。它由编码器和解码器两个主要部分组成。编码器负责理解输入序列，将其转换为丰富的上下文表示。解码器则利用这些信息生成目标序列。这种设计使得 Transformer 在机器翻译、文本生成等任务中表现出色。
输入处理是 Transformer 的第一步。首先将输入文本进行词元化，分割成独立的词元。然后通过词嵌入层将每个词元转换为高维向量表示，捕捉词汇的语义信息。由于 Transformer 没有循环结构，无法感知词元的顺序，因此需要添加位置编码来提供位置信息。最终将词嵌入和位置编码相加，得到包含语义和位置信息的完整输入表示。
编码器是 Transformer 的核心组件，由多个相同的编码器层堆叠而成。每个编码器层包含两个主要子层。首先是多头自注意力机制，它允许序列中的每个位置关注所有其他位置，从而捕捉长距离依赖关系。然后是前馈神经网络，对每个位置独立进行非线性变换。每个子层都采用残差连接和层归一化，这有助于训练深层网络并保持梯度流动。
解码器是 Transformer 的生成部分，结构比编码器更复杂。它包含三个主要子层。首先是带掩码的自注意力机制，通过掩码确保在生成当前词元时不能看到未来的词元，保证生成过程的自回归性质。然后是编码器-解码器交叉注意力，让解码器能够关注编码器的输出，获取源序列的上下文信息。最后是前馈神经网络进行非线性变换。每个子层同样使用残差连接和层归一化。
输出生成是 Transformer 的最后阶段，采用自回归的方式逐步生成序列。解码器的输出首先通过线性层映射到词汇表大小的向量，然后经过 Softmax 层转换为概率分布。系统选择概率最高的词元作为当前步的输出，并将其添加到目标序列中。这个新生成的词元会作为下一步解码器的输入，形成反馈循环。整个过程持续进行，直到生成结束符号或达到最大长度限制，最终完成整个序列的生成。