Transformer，大模型的幻觉太严重，仅作参考吧

假设：

输入（中文）： "我有一本书"
目标（英文）： "I have a book"

A，一般过程

一，训练阶段：

在训练阶段，我们希望训练模型从源语言（中文）生成目标语言（英文）。在这个过程中，解码器依赖于编码器的输出，并通过与目标序列进行比较来计算损失，并优化模型参数。

# 1. 输入序列（中文）：
输入句子为中文 “我有一本书”，它将作为编码器的输入，生成一个上下文相关的隐状态表示。

# 2. 输入嵌入（Input Embedding）：
输入的中文词汇（“我”，“有”，“一本”，“书”）通过输入嵌入转换为向量，传递给编码器：
“我” → [向量1]
“有” → [向量2]
“一本” → [向量3]
“书” → [向量4]

# 3. 编码器处理输入：
编码器接收到输入的词向量，并通过一系列自注意力（SelfAttention）和前馈网络（FeedForward）处理，生成上下文相关的隐状态表示：
编码器的输出：隐状态序列 [H1, H2, H3, H4]，这些隐状态表示了输入句子中每个词的上下文信息。

# 4. 目标序列右移（Shifted Right）：
在训练过程中，我们将目标序列 “I have a book” 进行右移，得到：
右移后的目标序列：[空] I have a book

这使得解码器能够在生成每个词时，只依赖于前面已生成的词（而不是后面的词）。

# 5. 解码器生成输出：
解码器接收到右移后的目标序列，并根据编码器的隐状态序列来生成预测输出。在每个时间步，解码器会根据前一个时间步的输出序列（而不是单独的词）生成下一个词。

## 第1步：
输入：[空]（<start>标记）+ 编码器的隐状态 [H1, H2, H3, H4]
输出：解码器生成 “I位置的单词”

## 第2步：
输入：“I” + 编码器的隐状态 [H1, H2, H3, H4]
输出：解码器生成 “have位置的单词”

## 第3步：
输入：“I have” + 编码器的隐状态 [H1, H2, H3, H4]
输出：解码器生成 “a位置的单词”

## 第4步：
输入：“I have a” + 编码器的隐状态 [H1, H2, H3, H4]
输出：解码器生成 “book位置的单词”

# 6. 计算损失（交叉熵损失）：
在训练时，每个时间步都会计算交叉熵损失，比较解码器的输出与真实目标序列的对应词。每个时间步的损失通过交叉熵计算，衡量模型生成的词与目标词的差异。

在第1步，计算 “I位置的单词” 和目标 “I” 的交叉熵损失。
在第2步，计算 “have位置的单词” 和目标 “have” 的交叉熵损失。
在第3步，计算 “a位置的单词” 和目标 “a” 的交叉熵损失。
在第4步，计算 “book位置的单词” 和目标 “book” 的交叉熵损失。

损失的累加：所有时间步的损失会被累加起来（通常是取平均），得到总损失。总损失将通过反向传播来计算梯度并更新模型的参数。

# 7. 反向传播与优化：
通过反向传播算法计算梯度，并使用优化算法（如Adam）来更新模型的权重。通过多次迭代训练，模型逐渐优化，能够更好地从输入序列生成目标序列。

# 8. 重复训练：
整个过程在训练数据上重复进行，模型通过反向传播不断优化参数，使其能够准确地从输入句子生成目标句子。

如果损失函数收敛到很小，则，训练阶段的生就是“I have a book”了。也就是“参数对了”

二，推理阶段（生成阶段）：

在推理阶段，模型已经训练完成，此时我们使用训练好的模型进行实际的预测。不同于训练阶段，推理阶段并没有目标序列的右移，我们通过逐步生成目标序列中的词。

# 1. 输入序列（中文）：
输入为中文句子 “我有一本书”。

# 2. 输入嵌入（Input Embedding）：
输入句子通过输入嵌入转换为向量，并传入编码器。

# 3. 编码器的处理：
编码器生成上下文相关的隐状态 [H1, H2, H3, H4]。

# 4. 解码器的生成过程：
第1步：解码器从 [空]（<start>标记）开始生成，基于编码器的隐状态序列生成第一个词 “I”。

第2步：解码器将 “I” 作为输入，继续生成下一个词 “have”。

第3步：解码器将 “I have” 作为输入，生成 “a”。

第4步：解码器将 “I have a” 作为输入，生成 “book”。

每一步的生成都依赖于前一步的输出。

# 5. 生成结束：
生成过程会在遇到结束符号（<end>）时停止，或者当解码器生成完所有目标词时结束。生成的句子就是模型的最终输出。

推理阶段的关键区别：
在推理阶段，解码器生成的每个词都会作为输入传递给下一个时间步，这样模型可以逐步生成整个输出序列。
与训练阶段不同，推理时我们没有目标序列的右移，只有模型自己生成的输出。

三，训练阶段和推理阶段总结：

# 训练阶段：
1. 输入中文句子（如“我有一本书”）通过编码器生成隐状态。
2. 目标序列（如“I have a book”）右移，作为解码器的输入。
3. 解码器生成输出，通过与真实目标的比较，计算交叉熵损失。
4. 反向传播更新参数，逐步优化模型。

# 推理阶段：
1. 输入中文句子通过编码器生成隐状态。
2. 解码器从 [空]（<start>）开始生成输出，并逐步生成目标语言的每个词。
3. 生成的输出会逐步作为下一时刻的输入，直到生成完毕。

B，编码器的谁与解码器的什么结合？

解码器通过计算 Q（Query）和 K（Key）的相似性，得到的注意力权重会加权 V（Value）向量，然后用这些加权后的 V 向量来帮助生成目标语言的单词。

# 详细过程：

1. 计算注意力权重：
解码器的 Q（Query）来自解码器已经生成的部分目标语言词（或初始的 `<start>` 标记）。
编码器的 K（Key）和 V（Value）来自源语言的表示（即编码器的输出）。这些是源语言的词向量或隐状态。
解码器的 Q 与编码器的 K 计算相似度（通常是点积），得到注意力得分（Attention Scores），然后使用 Softmax 进行归一化，得到注意力权重，即表示源语言和目标语言之间的相关性。

2. 加权 V 向量：
使用计算得到的注意力权重对 V（Value）向量进行加权。这里的 V 是源语言的信息，它代表了源语言词汇的语义信息。
通过加权后的 V 向量，解码器可以获取到与目标词生成最相关的源语言信息。

3. 生成目标语言的词：
加权后的 V 向量（包含了源语言的信息）将被传递到解码器的后续部分，帮助生成当前的目标语言词。
这一过程是通过解码器的神经网络（例如前馈神经网络）进一步处理，并根据当前状态预测目标语言的下一个词。

# 举个简单的例子：

假设我们在进行机器翻译，从中文翻译成英文。

源语言（中文）： "我有一本书"
目标语言（英文）： "I have a book"

假设目标是生成目标词 “I”（英文句子的第一个词）。解码器此时的输入是 [空]（或者 `<start>`）。这个输入通过 Q（Query）转换为向量。

编码器的输出提供了源语言（中文）的表示，K（Key）和 V（Value）来自源语言的每个词向量（例如，中文词 "我"、"有"、"一本"、"书" 的词向量）。

Q（Query）：来自解码器（目标语言），表示当前目标语言上下文的向量。
K（Key）：来自编码器（源语言），表示源语言的每个词的语义信息。
V（Value）：也是来自编码器（源语言），表示源语言每个词的具体值信息。

解码器的 Q 与编码器的 K 进行计算，得到源语言的每个词对于当前目标词（"I"）的重要性权重（即注意力权重）。然后，使用这些权重对 V（Value）向量进行加权。

加权后的 V 向量结合目标语言的上下文信息，将帮助生成 “I” 这个词。

# 总结：
解码器的 Q（Query）与编码器的 K（Key）计算相似性，得到注意力权重。
注意力权重用来加权编码器输出的 V（Value）向量，从而提取源语言中与当前目标词相关的信息。
最后，通过加权后的 V 向量，解码器生成当前目标语言的词。

这个过程会在每一步都重复进行，直到生成完整的目标句子。