解碼器與編碼器在細節上有差異。
解碼器的Attention
decoder第一級自注意力的key, query, value均來自前一層decoder的輸出，但加入了Mask操作，即我們只能attend到前面已經翻譯過的輸出的詞語，因為翻譯過程我們當前還并不知道下一個輸出詞語，這是我們之后才會推測到的。
而decoder第二級注意力也被稱作encoder-decoder attention layer，即它的query來自于之前一級的decoder層的輸出，但其key和value來自于encoder的輸出，這使得decoder的每一個位置都可以attend到輸入序列的每一個位置。
總結一下，k和v的來源總是相同的，q在encoder及decoder自注意力層中與k,v來源相同，在encoder-decoder attention layer中與k,v來源不同。
編碼器與解碼器的連接：
編碼器通過處理輸入序列開啟工作。頂端編碼器的輸出之后會變轉化為一個包含向量K（鍵向量）和V（值向量）的注意力向量集 。這些向量將被每個解碼器用于自身的“編碼-解碼注意力層”，而這些層可以幫助解碼器關注輸入序列哪些位置合適。
解碼器解碼：
在完成編碼階段后，則開始解碼階段。解碼階段的每個時間步都會輸出一個輸出序列的元素（在這個例子里，是英語翻譯的句子）
接下來的每個時間步重復了這個過程，直到到達一個特殊的終止符號，它表示transformer的解碼器已經完成了它的輸出。每個時間步的輸出在下一個時間步被提供給底端解碼器，并且就像編碼器之前做的那樣，這些解碼器會輸出它們的解碼結果 。另外，就像我們對編碼器的輸入所做的那樣，我們會將上個時間步的輸出嵌入并添加位置編碼，來表示每個單詞的位置。
而那些解碼器中的自注意力層表現的模式與編碼器不同：在解碼器中，自注意力層只被允許處理輸出序列中更靠前的那些位置。在softmax步驟前，它會把后面的位置給隱去（Masked）。
解碼器中的“編碼-解碼注意力層”工作方式基本就像多頭自注意力層一樣，只不過它是通過在它下面的解碼層來創造查詢矩陣（Q），并且從編碼器的輸出中取得鍵（V）/值矩陣（K）。
最終的線性變換和Softmax層
線性變換：
解碼器最終會輸出一個實數向量。解碼器輸出后的線性變換層是一個簡單的全連接神經網絡，它可以把解碼組件產生的向量投射到一個比它大得多的（字典維度），被稱作對數幾率（logits）的向量里。不妨假設我們的模型從訓練集中學習一萬個不同的英語單詞（我們模型的“輸出詞表”）。因此對數幾率向量為一萬個單元格長度的向量，其中每個單元格對應某一個單詞的分數。
softmax層:
Softmax 層便會把那些分數變成概率（都為正數、和為1）。概率最高的單元格被選中，并且它對應的單詞被作為這個時間步的輸出。?
