孙秀龙1. Decoder Only Transformer架构概述
在自然语言处理领域，Transformer架构已经彻底改变了序列建模的方式。与传统Encoder-Decoder结构的Transformer不同，Decoder Only Transformer是一种简化但同样强大的变体，它去掉了Encoder部分，仅保留Decoder堆叠而成。这种架构在GPT系列模型中得到了广泛应用，特别适合自回归生成任务。
Decoder Only Transformer的核心优势在于其单向注意力机制，这使得模型在生成每个token时只能关注到当前位置及之前的信息，完美契合文本生成任务的特性。与完整Transformer相比，这种架构减少了约一半的参数量和计算复杂度，同时保持了强大的表征能力。
注意：虽然称为"Decoder Only"，但其内部结构与原始Transformer的Decoder部分几乎完全相同，包含自注意力层和前馈网络层，只是去掉了与Encoder交互的交叉注意力层。
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2. 架构核心组件解析
2.1 输入表示层
Decoder Only Transformer的输入首先经过嵌入层转换为向量表示。这个过程包含三个关键步骤：
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Token Embedding：将输入的token ID映射为d_model维的稠密向量。假设词汇表大小为V，则嵌入矩阵大小为V×d_model。
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位置编码(Positional Encoding)：由于Transformer本身不具备序列顺序信息，需要显式添加位置编码。常用公式为：
PE(pos,2i) = sin(pos/10000^(2i/d_model))
PE(pos,2i+1) = cos(pos/10000^(2i/d_model))其中pos是位置索引，i是维度索引。
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嵌入叠加：将token embedding和positional encoding直接相加，得到最终的输入表示。
2.2 掩码自注意力层
Decoder Only Transformer的核心是掩码自注意力机制，其计算过程可分为以下步骤：
- QKV矩阵计算：对输入X∈ℝ^(n×d_model)分别乘以三个权重矩阵W_q、W_k、W_v∈