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残差链接和层归一化
Transformer 模型使用残差连接（residual connections）来使梯度更容易传播，在进行self(自我)-attention 加权之后输出，也就是 Self(自我)-Attention(Q, K, V)，然后把他们加起来做残差连接
X e m b e d d i n g + S e l f − A t t e n t i o n ( Q , K , V ) Xembedding+Self-Attention(Q, K, V) Xembedding+Self−Attention(Q,K,V)
以及层归一化（layer normalization）来加速训练过程和提高模型性能。 [classical concept.md](classical concept.md) 这里有讲解关于层归一化的概念
下面的图总结了以上 encode 的部分，接下来我们看关于decode的部分
Deocoder中的 Masked Encoder-Decoder Attention 唯一不同的是这里的 K,V 为 Encoder 的输出，Q 为 Decoder 中 Masked(掩盖) Self(自我)-Attention 的输出
该方法将输入的信息作为键值传入，并将对于输入的序列查询信息糅合，达到学习关联二者序列的关系，并通过最终结果训练得到最优参数。
English to French 机器翻译案例
在机器翻译任务中，输入是一个源语言句子（例如英文句子），输出是该句子的目标语言翻译（例如法文句子）。
-
输入（Input）：
- 源语言句子：将源语言句子进行编码，通常使用词嵌入（Word Embedding）来表示每个单词。例如，将英文句子"Hello, how are you?"转换为一系列词嵌入向量。
- 位置编码（Positional Encoding）：为了捕捉单词在句子中的位置信息，Transformer模型引入位置编码，将位置信息与词嵌入向量相结合。
- 输入嵌入（Input Embedding）：将词嵌入向量和位置编码向量相加，得到每个单词的最终输入表示。
-
输出（Output）：
- 目标语言句子：目标语言句子也会进行类似的处理，将目标语言句子进行编码和嵌入表示。
- 解码器输入（Decoder Input）：解码器的输入是目标语言句子的编码表示，通常会在每个目标语言句子的开头添加一个特殊的起始标记（例如<start>）来表示解码器的起始位置。
- 解码器输出（Decoder Output）：解码器的输出是对目标语言句子的预测结果，通常是一个单词或一个单词的词嵌入向量。解码器会逐步生成目标语言句子，每一步生成一个单词，直到遇到特殊的结束标记（例如<end>）或达到最大长度。
下面是一个机器翻译任务的例子：
源语言句子（英文）： “Hello, how are you?”
目标语言句子（法文）： “Bonjour, comment ça va ?”
在这个例子中，输入是源语言句子的编码表示，输出是目标语言句子的解码器输入和解码器输出。
输入（Input）：
- 源语言句子编码：[0.2, 0.3, -0.1, …, 0.5] （词嵌入向量表示）
- 位置编码：[0.1, 0.2, -0.3, …, 0.4]
- 输入嵌入：[0.3, 0.5, -0.4, …, 0.9]
输出（Output）：
- 解码器输入：[<start>, 0.7, 0.2, -0.8, …, 0.6]
- 解码器输出：[0.1, 0.5, -0.6, …, 0.2]
通过训练，Transformer模型会根据输入的源语言句子和目标语言句子进行参数优化，使得模型能够生成准确的目标语言翻译。
需要注意的是，具体任务中的输入和输出的表示方式可能会有所不同，这只是一个简单的机器翻译示例。不同任务和模型架构可能会有不同的输入和输出定义。
一些值得思考的问题
为什么说 Transformer 在 seq2seq 能够更优秀？
RNN等循环神经网络的问题在于将 Encoder 端的所有信息压缩到一个固定长度的向量中，并将其作为 Decoder 端首个隐藏状态的输入，来预测 Decoder 端第一个单词 (token) 的隐藏状态。在输入序列比较长的时候，这样做显然会损失 Encoder 端的很多信息，而且这样一股脑的把该固定向量送入 Decoder 端，Decoder 端不能够关注到其想要关注的信息。Transformer 通过使用Multi-self-attention 模块，让源序列和目标序列首先 “自关联” 起来，并实现全局观和并行能力，模型所能提取的信息和特征更加丰富，运算更加高效。
关于代码
官方代码地址： https://github.com/tensorflow/tensor2tensor
http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html （Pytorch_实现）
如果有能力的话，大家可以尝试一下手撕代码哦，大佬嘿嘿。
参考文献:
https://wmathor.com/index.php/archives/1438/
https://www.youtube.com/watch?v=ugWDIIOHtPA&list=PLJV_el3uVTsOK_ZK5L0Iv_EQoL1JefRL4&index=62
https://www.bilibili.com/video/BV1pu411o7BE/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=2700e3c11aa1109621e9a88a968cd50c
https://wmathor.com/index.php/archives/1453/#comment-2101
https://kazemnejad.com/blog/transformer_architecture_positional_encoding/
http://jalammar.github.io/illustrated-transformer/
https://ifwind.github.io/2021/08/17/Transformer%E7%9B%B8%E5%85%B3%E2%80%94%E2%80%94%EF%BC%887%EF%BC%89Mask%E6%9C%BA%E5%88%B6/#xlnet%E4%B8%AD%E7%9A%84mask
代码详解：http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html （Pytorch_实现）
扩展模型
下面是一些对Transformer模型进行改进和扩展的其他模型：
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BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：BERT是一种预训练的语言表示模型，通过双向Transformer编码器来学习句子的上下文相关表示。它利用了Transformer的自注意力机制和多层编码器的结构，通过大规模的无监督预训练和有监督微调，取得了在多项自然语言处理任务上的显著性能提升。
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GPT（Generative Pre-trained Transformer）：GPT是一种基于Transformer的预训练语言生成模型。它通过自回归的方式，使用Transformer的解码器部分来生成文本。GPT模型在大规模文本语料上进行预训练，并通过微调在各种任务上展现出出色的语言生成和理解能力。
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XLNet：XLNet是一种自回归和自编码混合的预训练语言模型。不同于BERT模型的双向预训练，XLNet采用了排列语言模型（Permutation Language Model）的方法，通过随机遮盖和预测全局排列来学习句子的上下文表示。这种方法能够更好地捕捉句子内部的依赖关系，提高了模型的性能。
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Transformer-XL：Transformer-XL是一种具有记忆能力的Transformer模型。它通过引入相对位置编码和循环机制，解决了标准Transformer模型在处理长文本时的限制。Transformer-XL能够有效地捕捉长距离依赖关系，并保持对先前信息的记忆，从而提高了模型的上下文理解能力。
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Reformer：Reformer是一种通过优化Transformer模型的存储和计算效率的方法。它引入了可逆网络层和局部敏感哈希（Locality Sensitive Hashing）等技术，以减少内存消耗和加速自注意力计算。Reformer模型在大规模数据和长序列上具有很好的可扩展性，并在多项任务上取得了优异的性能。
这些模型都是对Transformer模型的改进和扩展，通过引入不同的结构和训练策略，提高了模型在自然语言处理和其他领域任务中的表现。它们的出现丰富了深度学习模型的选择，并推动了自然语言处理领域的发展。
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