锋哥原创的Transformer 大语言模型（LLM）基石视频教程：
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课程介绍
本课程主要讲解Transformer简介，Transformer架构介绍，Transformer架构详解，包括输入层，位置编码，多头注意力机制，前馈神经网络，编码器层，解码器层，输出层，以及Transformer Pytorch2内置实现，Transformer基于PyTorch2手写实现等知识。
Transformer 大语言模型（LLM）基石 - Transformer架构详解 - 解码器（Decoder）详解以及算法实现
Transformer 解码器是 Transformer 模型的重要组成部分，主要用于生成序列，提取特征。
核心特点：
自注意力机制（Self-Attention）：允许解码器关注输入序列的不同部分，但在解码器中，为了防止信息泄露，通常使用掩码自注意力（masked self-attention），确保当前位置只能关注之前的位置。
编码器-解码器注意力机制（Encoder-Decoder Attention）：允许解码器关注编码器的输出。
前馈神经网络（Feed-Forward Network）：每个注意力层后都有一个前馈网络。
解码器层通常由以下子层组成： a. 掩码自注意力层（Masked Multi-Head Self-Attention） b. 编码器-解码器注意力层（Multi-Head Cross-Attention） c. 前馈神经网络层（Feed-Forward Network）
每个子层后面都有残差连接（Residual Connection）和层归一化（Layer Normalization）。
代码实现：
# 解码器层 class DecoderLayer(nn.Module): def __init__(self, d_model, self_attention, cross_attention, d_ff, dropout=0.1): super().__init__() self.d_model = d_model # 词嵌入维度大小 self.self_attention = self_attention # 多头自注意力机制 self.cross_attention = cross_attention # 多头交叉注意力机制 self.feed_forward = d_ff # 前馈神经网络 self.residual_connection1 = ResidualConnection(d_model, dropout) # 残差连接 self.residual_connection2 = ResidualConnection(d_model, dropout) # 残差连接 self.residual_connection3 = ResidualConnection(d_model, dropout) # 残差连接 def forward(self, x, encoder_output, mask): """ 前向传播 :param x: 解码器输入 :param encoder_output: 编码器输出结果 [3,5,512] :param mask: 掩码 :return: """ # 多头自注意力机制 x1 = self.residual_connection1(x, lambda x: self.self_attention(x, x, x, mask)) # 多头交叉注意力机制 x2 = self.residual_connection2(x1, lambda x: self.cross_attention(x, encoder_output, encoder_output)) # 前馈神经网络 x3 = self.residual_connection3(x2, lambda x: self.feed_forward(x)) return x3 # 解码器（由多个解码器层堆叠） class Decoder(nn.Module): def __init__(self, num_layers, layer): super().__init__() self.layers = nn.ModuleList([copy.deepcopy(layer) for _ in range(num_layers)]) self.norm = LayerNorm(layer.d_model) def forward(self, x, encoder_output, mask): """ 前向传播 :param x: 解码器输入 :param encoder_output: 编码器的输出结果 [3,5,512] :param mask: 掩码 :return: """ for layer in self.layers: x = layer(x, encoder_output, mask) return self.norm(x) # 测试解码器 def test_decoder(): vocab_size = 2000 # 词表大小 embedding_dim = 512 # 词嵌入维度大小 embeddings = Embeddings(vocab_size, embedding_dim) embed_result = embeddings(torch.tensor([[23, 5, 77, 3, 55], [166, 12, 13, 122, 15], [166, 21, 13, 14, 15]])) positional_encoding = PositionalEncoding(embedding_dim) positional_result = positional_encoding(embed_result) mha = MultiHeadAttention(d_model=512, num_heads=8) # 多头自注意力机制 ffn = FeedForward(d_model=512, d_ff=2048) # 前馈神经网络 # 实例化解码器对象 decoder_layer = DecoderLayer(d_model=512, self_attention=mha, cross_attention=mha, d_ff=ffn) # 编码器输入 encoder_output = test_encoder() mask = create_sequence_mask(5) # 实例化解码器对象 decoder = Decoder(num_layers=6, layer=decoder_layer) decoder_result = decoder(positional_result, encoder_output, mask) print('decoder_result.shape:', decoder_result.shape) if __name__ == '__main__': # test_encoder() test_decoder()运行输出：
