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在Transformer模型中，各个矩阵的维度变化是一个关键的过程，涉及到输入、编码器、解码器和输出等多个阶段。以下是详细的维度变化过程：

输入阶段

• 输入序列：假设输入序列的长度为seq_len，每个单词或标记通过词嵌入（word embedding）转换为一个固定维度的向量，维度为d_model。因此，输入矩阵的维度为(seq_len, d_model)。
• 位置编码：位置编码（Positional Encoding）通常与词嵌入向量相加，以提供序列中每个单词的位置信息。位置编码的维度与词嵌入相同，即(seq_len, d_model)。

编码器（Encoder）阶段

• 多头注意力机制（Multi-Head Attention）：

  • 查询（Q）、键（K）、值（V）矩阵：输入矩阵与权重矩阵相乘得到Q、K、V矩阵。假设每个头的维度为d_k（通常d_k = d_model / num_heads），则Q、K、V的维度为(seq_len, d_k)。
  • 注意力计算：Q与K的转置相乘，得到一个注意力得分矩阵，维度为(seq_len, seq_len)。经过softmax处理后，再与V相乘，得到输出矩阵，维度为(seq_len, d_k)。
  • 多头拼接：将所有头的输出拼接或平均，得到最终的输出矩阵，维度为(seq_len, d_model)。

• 前馈神经网络（Feed-Forward Network）：

  • 输入矩阵经过两个线性变换和非线性激活函数，最终输出的维度保持为(seq_len, d_model)。

解码器（Decoder）阶段

• 掩码多头注意力机制（Masked Multi-Head Attention）：

  • 类似于编码器中的多头注意力机制，但使用了掩码来防止解码器在生成时“偷看”未来的信息。输出矩阵的维度为(seq_len, d_model)。

• 编码器-解码器注意力机制：

  • 解码器的查询（Q）与编码器的键（K）和值（V）进行注意力计算，输出矩阵的维度为(seq_len, d_model)。

输出阶段

• 线性层和Softmax：
  • 解码器的输出经过一个线性层，将维度从(seq_len, d_model)转换为(seq_len, vocab_size)，其中vocab_size是词汇表的大小。
  • 最后通过Softmax层，得到每个单词的概率分布，用于预测下一个单词。

这些维度变化确保了Transformer模型能够有效地处理序列数据，并在各个层之间传递和转换信息。