理解transformer翻译的过程

• 来自通义千问

请你用简单的语言描述一下Transformer进行翻译的过程

分词：首先，它会把需要翻译的句子拆分成一个个单词或者更小的语言单位，比如“你好吗？”会被切成“你”、“好”、“吗”、“？”。这个过程有时候还包括对单词进行更细粒度的处理，比如识别出词根。

编码：接下来，每个单词都会通过一个叫做“词嵌入”的魔法，转换成一个向量，这个向量就像是这个单词在多维空间中的一个位置，能够捕捉到单词的语义信息。所有单词的向量组合起来，就形成了输入序列的表示。

注意力机制：Transformer最厉害的地方在于它使用了“注意力机制”。想象一下，模型在翻译的时候，不是一次性看完整个句子，而是根据需要灵活地关注句子的不同部分。比如翻译到某个词时，它会重点看看原句中与之相关的部分，这样能更好地理解上下文。

多头注意力：实际上，Transformer会同时从多个不同的角度（或者说“头”）去关注句子，这样可以从不同方面理解句子的结构和意义，提高翻译的准确度。

编码器-解码器架构：翻译过程分为两步，先通过“编码器”处理输入语言的句子，生成一个综合的语义表示；然后“解码器”根据这个表示，一步步生成目标语言的句子。解码过程中同样会用到注意力机制，确保每一步生成的新词都和输入序列的相关部分保持“对话”。

生成翻译：最后，解码器输出的向量会通过一个“线性层”加上“softmax函数”，转变为各个目标语言单词的概率分布。模型会选择概率最高的单词作为输出，然后基于已选择的单词重复这个过程，直到生成结束符号或者达到预设的最大长度。

你前面“编码器-解码器架构”中提到的“生成一个综合的语义表示”，具体是什么意思？

"生成一个综合的语义表示"是指在编码器-解码器架构的编码阶段，模型会将输入的整个句子转化成一个高维的向量或者一系列向量的组合。这个过程可以形象地理解为，模型在“消化”并“理解”输入句子的全部信息后，将其压缩成一个紧凑的形式，该形式包含了原始句子的主要语义信息和结构特征。

这个“综合的语义表示”不仅包括了单个词汇的意义，还蕴含了词汇间的上下文关系、句子的情感色彩、逻辑结构等复杂信息。它是对整个输入序列的一种抽象和总结，旨在保留输入文本的核心意义，同时去除不必要的细节，使之成为后续解码器生成目标语言句子的基础。

在Transformer模型中，编码器通过多层自注意力（Self-Attention）和前馈神经网络（Feed Forward Networks）等结构逐步提炼这一表示，每一层都在前一层的基础上进一步提炼信息，最终得到的表示是高度抽象和浓缩的。这个表示能够被解码器用来生成对应目标语言的翻译，就好比是给解码器提供了一个富含源语言句子意义的“密码本”，解码器依据这个“密码本”一步步构建出目标语言的输出。