Transformer模型中的解码器自回归生成机制

题目描述
在Transformer模型的解码器中，自回归生成机制是实现序列生成任务（如机器翻译、文本生成）的核心。该机制通过逐步生成输出序列，每个时间步的预测都依赖于之前已生成的输出。我将详细解释其工作原理、掩码机制实现细节，以及训练与推理阶段的差异。

解题过程

1. 自回归生成的基本概念
自回归生成的核心思想是：在生成序列时，当前时间步的预测仅依赖于之前时间步已生成的输出。对于输出序列(y₁,y₂,...,yₙ)，第t个位置的输出yₜ依赖于y₁到yₜ₋₁：

P(y₁,y₂,...,yₙ) = Π P(yₜ|y₁,...,yₜ₋₁)

这种机制确保模型在生成时不会"偷看"未来的信息，符合序列生成的因果约束。

2. 训练阶段的教师强制
在训练阶段，我们使用"教师强制"方法：

• 输入：完整的真实目标序列（右移一位）
• 输出：对应位置的预测结果
• 优势：可以并行计算整个序列的损失，提高训练效率

具体实现时，解码器输入会将目标序列向右移动一位，并在开头添加起始符<sos>。例如对于目标序列"I love deep learning"，输入为"<sos> I love deep"，期望输出为"I love deep learning"。

3. 推理阶段的自回归生成
推理阶段采用真正的自回归方式：

步骤1: 输入起始符`<sos>`，生成第一个词y₁
步骤2: 将`<sos>` + y₁作为输入，生成y₂
步骤3: 将`<sos>` + y₁ + y₂作为输入，生成y₃
...
步骤n: 当生成结束符`<eos>`或达到最大长度时停止

4. 因果掩码的实现细节
因果掩码（又称前瞻掩码）确保每个位置只能关注之前的位置：

# 掩码矩阵示例（序列长度=4）
[[1, 0, , 0, 0],  # 位置1只能看自己
 [1, 1, 0, 0],    # 位置2只能看1,2
 [1, 1, 1, 0],    # 位置3只能看1,2,3
 [1, 1, 1, 1]]    # 位置4可以看全部

在自注意力计算中，通过将未来位置的注意力分数设置为负无穷大来实现：

attention_scores = QKᵀ / √d_k
masked_scores = attention_scores.masked_fill(mask == 0, -1e9)
attention_weights = softmax(masked_scores, dim=-1)

5. 解码器的层次结构
Transformer解码器由N个相同的层堆叠而成，每层包含：

• 掩码自注意力子层：处理已生成的输出序列
• 编码器-解码器注意力子层：结合编码器输出信息
• 前馈神经网络子层：进行非线性变换

每个子层都有残差连接和层归一化：

子层输出 = LayerNorm(x + Sublayer(x))

6. 编码器-解码器注意力机制
这是解码器的关键组件，让生成过程能够参考源序列信息：

• Query：来自解码器的自注意力输出
• Key和Value：来自编码器的最终输出
• 作用：在生成每个目标词时，动态关注源序列的相关部分

7. 束搜索优化生成质量
在实际应用中，常使用束搜索来改进贪婪解码：

• 维护k个最有可能的候选序列（束宽）
• 每步扩展所有候选序列，保留概率最高的k个
• 平衡生成质量与计算效率

8. 训练与推理的技术差异总结

• 并行性：训练时全序列并行，推理时逐步串行
• 输入数据：训练时用真实目标序列，推理时用模型自身输出
• 效率考虑：训练优化吞吐量，推理优化延迟

这种自回归生成机制使得Transformer能够高质量地完成各种序列生成任务，同时保持训练的高效性。