欢迎回到我们的 Transformer 系列教程！在上一篇中，我们详细探讨了 Transformer 的编码器，它负责将输入的源序列（比如源语言句子）转换为一系列包含丰富上下文信息的向量表示。

现在，我们将把目光投向 Transformer 的另一半——解码器 (Decoder)。解码器负责接收编码器的输出，并自回归地 (auto-regressively) 生成目标序列（比如目标语言句子）。这意味着它一次生成一个 token，并且在生成当前 token 时，只能依赖于已经生成的先前 token 以及编码器的输出。

本篇博客，我们将：

• 理解 Transformer 解码器的整体结构。
• 深入解码器层内部的三个关键子层。
• 重点理解带掩码的多头自注意力和编码器-解码器注意力（交叉注意力）的作用和原理。
• 重温残差连接和层归一化。
• 动手实践：实现一个简单的 Transformer 解码器层和完整的解码器。

让我们深入解码器的世界吧！

1. Transformer 解码器整体结构

Transformer 解码器同样由 N 个完全相同的解码器层 (Decoder Layer)</