Расскажите про архитектуру трансформера: encoder-decoder, что происходит внутри декодера?

Архитектура трансформера состоит из двух основных частей: энкодера и декодера.

Энкодер принимает входную последовательность и преобразует её в набор контекстных представлений (векторов), учитывая взаимосвязи между элементами последовательности через механизмы внимания (self-attention).

Декодер генерирует выходную последовательность поэтапно, используя:

• Своё собственное self-attention, чтобы учитывать уже сгенерированные токены
• Механизм внимания к выходам энкодера, чтобы фокусироваться на релевантных частях входа

Внутри декодера на каждом шаге происходит:

1. Обработка предыдущих сгенерированных токенов через self-attention
2. Вычисление внимания к выходам энкодера для получения контекстной информации
3. Пропуск через feed-forward нейронную сеть
4. Генерация следующего токена на основе полученного представления

Таким образом, декодер последовательно строит выход, учитывая как уже сгенерированный текст, так и входные данные, обеспечивая гибкую и мощную модель для задач перевода, генерации текста и других.