和解码器(Decoder)，零基础小白收藏这一篇就够了！！)
前言“Transformer编码器的作用是特征提取而解码器的作用是特征重建”像很多人一样一直在奇怪Transformer架构经过多层编码和解码之后就能处理输入数据并生成新的数据所以今天我们就来深入了解一下Transformer的编码器。Transformer的编码器对计算机网络和加解密比较了解的朋友应该都知道编码和解码以计算机的四层模型来说应用层——传输层——网络层——数据链路层除了应用层之外其它三层的数据格式都是以字节流的形式存在而在应用层对数据进行编码和解码以获取人类能够识别的字符文本图片等数据。再比如我们开发中常用的加解密等手段也是在应用层进行处理的因为在下层的字节流中是看不出任何有意义的信息的。而Transformer的编码器就类似于这种功能Transformer的编码器就是把人类能够识别的数据转换成大模型能够识别的数据而解码器就是把大模型能够识别的数据转换为人类能够识别的内容。但这个转换过程并不只是简单的格式变换而是要经过多重数据处理而这才是Transformer编码器的核心所在。Transformer的Encoder-Decoder编码器-解码器结构这种结构被广泛应用于处理序列格式的数据(Seq2Seq)编码器和解码器是其组成部分的核心结构。编码的过程是一个模式提取的过程它的作用是把输入句子的特征提取出来比如句子的文字语义关系等而解码的过程是一个模式重建的过程它是根据编码器获取的模式特征生成新的我们需要的内容这个过程就是模式重建的过程。比如说大模型的经典应用领域之语言翻译就是经过预训练的模型根据模式特征去“理解”一种语言然后再根据另一种语言的模式特征生成翻译结果。Encoder的主要作用是进行特征提取这样做是因为原始输入中包含一些无用或干扰信息这会使模型的性能和泛化性大打折扣。所以在这之前我们通过Encoder来先对数据进行一次特征提取和挖掘.从架构上看Encoder仅仅只是一个编码器但如果把这个编码器给放大我们就能看到里面更多的东西比如说Transformer架构中最经典的自注意力机制。Encoder中有一个嵌入输入也就是上篇文章中讲的嵌入把人类能识别的文本转化为向量输入到编码器中当然这个并不是编码器的重点编码器的重点在其蓝色框中的部分。也就是里面的自注意力层包括多头注意力和AddNorm也就是Add Norm 残差 Layer Normalization 层归一化以及前馈神经网络——也就是feed forward。整体流程是这样的首先输入进Encoder的向量会经过一个自注意力层自注意力层会输出一个长度与输入一致但特征维度可能不一致也可能一致的新特征向量z zz之后会再进行一个残差连接Residual Connection的操作将输入x xx和z zz相加使用Layer Normalization的方法对残差连接得到的结果进行层归一化的操作再送入一个前馈神经网络同样的执行2.和3.的操作进行一次残差和归一化处理后输出说了那么多其实本质上就是一种数学模型通过加权求和等一系列的函数计算来获取其数学关系。而经过多层Encoder编码器层的运算就能提取出输入数据的模式特征最终形成记忆——也就是大模型的参数值后续的推理任务就可以根据这些参数值来分析输入数据的模式特征然后“理解”其语义关系。而解码器从结构上来说和编码器没太大区别唯一不同的是解码器比编码器多了一个自注意层。数据经过解码器之后就是把编码器通过模式提取的空间特征映射到目标空间中也就是解码器的模式特征模块最后解码器通过这些模式特征生成新的数据。这就是大模型Transformer的基本运作过程当然其真实的运作过程远比描述的要复杂得多。而大模型就是通过多层神经网络来实现编码器-解码器的结构通过训练之后最终来执行真实的场景任务。最后为什么要学AI大模型当下⼈⼯智能市场迎来了爆发期并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能AGI为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI ”战略为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会⼈才缺⼝将达 400 万DeepSeek问世以来生成式AI和大模型技术爆发式增长让很多岗位重新成了炙手可热的新星岗位薪资远超很多后端岗位在程序员中稳居前列。与此同时AI与各行各业深度融合飞速发展成为炙手可热的新风口企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型后台也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料我特别拜托北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位的鲁为民老师给大家这里给大家准备了一份涵盖了AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频全系列的学习资料这些学习资料不仅深入浅出而且非常实用让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】AI大模型系统学习路线在面对AI大模型开发领域的复杂与深入精准学习显得尤为重要。一份系统的技术路线图不仅能够帮助开发者清晰地了解从入门到精通所需掌握的知识点还能提供一条高效、有序的学习路径。但知道是一回事做又是另一回事初学者最常遇到的问题主要是理论知识缺乏、资源和工具的限制、模型理解和调试的复杂性在这基础上找到高质量的学习资源不浪费时间、不走弯路又是重中之重。AI大模型入门到实战的视频教程项目包看视频学习是一种高效、直观、灵活且富有吸引力的学习方式可以更直观地展示过程能有效提升学习兴趣和理解力是现在获取知识的重要途径光学理论是没用的要学会跟着一起敲要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。海量AI大模型必读的经典书籍PDF阅读AI大模型经典书籍可以帮助读者提高技术水平开拓视野掌握核心技术提高解决问题的能力同时也可以借鉴他人的经验。对于想要深入学习AI大模型开发的读者来说阅读经典书籍是非常有必要的。600AI大模型报告实时更新这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。AI大模型面试真题答案解析我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题并且每道题都有详细的答案面试前刷完这套面试题资料小小offer不在话下这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】 一文详解AI大模型Transformer架构之编码器(Encoder)和解码器(Decoder)，零基础小白收藏这一篇就够了！！
前言“Transformer编码器的作用是特征提取而解码器的作用是特征重建”像很多人一样一直在奇怪Transformer架构经过多层编码和解码之后就能处理输入数据并生成新的数据所以今天我们就来深入了解一下Transformer的编码器。Transformer的编码器对计算机网络和加解密比较了解的朋友应该都知道编码和解码以计算机的四层模型来说应用层——传输层——网络层——数据链路层除了应用层之外其它三层的数据格式都是以字节流的形式存在而在应用层对数据进行编码和解码以获取人类能够识别的字符文本图片等数据。再比如我们开发中常用的加解密等手段也是在应用层进行处理的因为在下层的字节流中是看不出任何有意义的信息的。而Transformer的编码器就类似于这种功能Transformer的编码器就是把人类能够识别的数据转换成大模型能够识别的数据而解码器就是把大模型能够识别的数据转换为人类能够识别的内容。但这个转换过程并不只是简单的格式变换而是要经过多重数据处理而这才是Transformer编码器的核心所在。Transformer的Encoder-Decoder编码器-解码器结构这种结构被广泛应用于处理序列格式的数据(Seq2Seq)编码器和解码器是其组成部分的核心结构。编码的过程是一个模式提取的过程它的作用是把输入句子的特征提取出来比如句子的文字语义关系等而解码的过程是一个模式重建的过程它是根据编码器获取的模式特征生成新的我们需要的内容这个过程就是模式重建的过程。比如说大模型的经典应用领域之语言翻译就是经过预训练的模型根据模式特征去“理解”一种语言然后再根据另一种语言的模式特征生成翻译结果。Encoder的主要作用是进行特征提取这样做是因为原始输入中包含一些无用或干扰信息这会使模型的性能和泛化性大打折扣。所以在这之前我们通过Encoder来先对数据进行一次特征提取和挖掘.从架构上看Encoder仅仅只是一个编码器但如果把这个编码器给放大我们就能看到里面更多的东西比如说Transformer架构中最经典的自注意力机制。Encoder中有一个嵌入输入也就是上篇文章中讲的嵌入把人类能识别的文本转化为向量输入到编码器中当然这个并不是编码器的重点编码器的重点在其蓝色框中的部分。也就是里面的自注意力层包括多头注意力和AddNorm也就是Add Norm 残差 Layer Normalization 层归一化以及前馈神经网络——也就是feed forward。整体流程是这样的首先输入进Encoder的向量会经过一个自注意力层自注意力层会输出一个长度与输入一致但特征维度可能不一致也可能一致的新特征向量z zz之后会再进行一个残差连接Residual Connection的操作将输入x xx和z zz相加使用Layer Normalization的方法对残差连接得到的结果进行层归一化的操作再送入一个前馈神经网络同样的执行2.和3.的操作进行一次残差和归一化处理后输出说了那么多其实本质上就是一种数学模型通过加权求和等一系列的函数计算来获取其数学关系。而经过多层Encoder编码器层的运算就能提取出输入数据的模式特征最终形成记忆——也就是大模型的参数值后续的推理任务就可以根据这些参数值来分析输入数据的模式特征然后“理解”其语义关系。而解码器从结构上来说和编码器没太大区别唯一不同的是解码器比编码器多了一个自注意层。数据经过解码器之后就是把编码器通过模式提取的空间特征映射到目标空间中也就是解码器的模式特征模块最后解码器通过这些模式特征生成新的数据。这就是大模型Transformer的基本运作过程当然其真实的运作过程远比描述的要复杂得多。而大模型就是通过多层神经网络来实现编码器-解码器的结构通过训练之后最终来执行真实的场景任务。最后为什么要学AI大模型当下⼈⼯智能市场迎来了爆发期并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能AGI为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI ”战略为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会⼈才缺⼝将达 400 万DeepSeek问世以来生成式AI和大模型技术爆发式增长让很多岗位重新成了炙手可热的新星岗位薪资远超很多后端岗位在程序员中稳居前列。与此同时AI与各行各业深度融合飞速发展成为炙手可热的新风口企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型后台也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料我特别拜托北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位的鲁为民老师给大家这里给大家准备了一份涵盖了AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频全系列的学习资料这些学习资料不仅深入浅出而且非常实用让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】AI大模型系统学习路线在面对AI大模型开发领域的复杂与深入精准学习显得尤为重要。一份系统的技术路线图不仅能够帮助开发者清晰地了解从入门到精通所需掌握的知识点还能提供一条高效、有序的学习路径。但知道是一回事做又是另一回事初学者最常遇到的问题主要是理论知识缺乏、资源和工具的限制、模型理解和调试的复杂性在这基础上找到高质量的学习资源不浪费时间、不走弯路又是重中之重。AI大模型入门到实战的视频教程项目包看视频学习是一种高效、直观、灵活且富有吸引力的学习方式可以更直观地展示过程能有效提升学习兴趣和理解力是现在获取知识的重要途径光学理论是没用的要学会跟着一起敲要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。海量AI大模型必读的经典书籍PDF阅读AI大模型经典书籍可以帮助读者提高技术水平开拓视野掌握核心技术提高解决问题的能力同时也可以借鉴他人的经验。对于想要深入学习AI大模型开发的读者来说阅读经典书籍是非常有必要的。600AI大模型报告实时更新这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。AI大模型面试真题答案解析我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题并且每道题都有详细的答案面试前刷完这套面试题资料小小offer不在话下这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】