大模型的幻觉太严重了，姑且作为参考。

假设：

输入（中文）： "我有一本书"
目标（英文）： "I have a book"

一，训练阶段：

在 训练阶段，我们希望训练模型从源语言（中文）生成目标语言（英文）。在这个过程中，解码器依赖于编码器的输出，并通过与目标序列进行比较来计算损失，并优化模型参数。

# 1. 输入序列（中文）：
输入句子为中文 “我有一本书”，它将作为 编码器 的输入，生成一个上下文相关的隐状态表示。

# 2. 输入嵌入（Input Embedding）：
输入的中文词汇（“我”，“有”，“一本”，“书”）通过 输入嵌入 转换为向量，传递给 编码器：
“我” → [向量1]
“有” → [向量2]
“一本” → [向量3]
“书” → [向量4]

# 3. 编码器处理输入：
编码器接收到输入的词向量，并通过一系列自注意力（SelfAttention）和前馈网络（FeedForward）处理，生成上下文相关的隐状态表示：
编码器的输出：隐状态序列 [H1, H2, H3, H4]，这些隐状态表示了输入句子中每个词的上下文信息。

# 4. 目标序列右移（Shifted Right）：
在训练过程中，我们将目标序列 “I have a book” 进行右移，得到：
右移后的目标序列：[空] I have a book

这使得解码器能够在生成每个词时，只依赖于前面已生成的词（而不是后面的词）。

# 5. 解码器生成输出：
解码器接收到右移后的目标序列，并根据 编码器的隐状态序列 来生成预测输出。在每个时间步，解码器会根据前一个时间步的输出序列（而不是单独的词）生成下一个词。

## 第1步：
输入：[空]（<start>标记）+ 编码器的隐状态 [H1, H2, H3, H4]
输出：解码器生成 “I”

## 第2步：
输入：“I” + 编码器的隐状态 [H1, H2, H3, H4]
输出：解码器生成 “have”

## 第3步：
输入：“I have” + 编码器的隐状态 [H1, H2, H3, H4]
输出：解码器生成 “a”

## 第4步：
输入：“I have a” + 编码器的隐状态 [H1, H2, H3, H4]
输出：解码器生成 “book”

# 6. 计算损失（交叉熵损失）：
在训练时，每个时间步都会计算 交叉熵损失，比较解码器的输出与真实目标序列的对应词。每个时间步的损失通过交叉熵计算，衡量模型生成的词与目标词的差异。

在第1步，计算 “I” 和目标 “I” 的交叉熵损失。
在第2步，计算 “have” 和目标 “have” 的交叉熵损失。
在第3步，计算 “a” 和目标 “a” 的交叉熵损失。
在第4步，计算 “book” 和目标 “book” 的交叉熵损失。

损失的累加：所有时间步的损失会被累加起来（通常是取平均），得到总损失。总损失将通过 反向传播 来计算梯度并更新模型的参数。

# 7. 反向传播与优化：
通过反向传播算法计算梯度，并使用优化算法（如Adam）来更新模型的权重。通过多次迭代训练，模型逐渐优化，能够更好地从输入序列生成目标序列。

# 8. 重复训练：
整个过程在训练数据上重复进行，模型通过反向传播不断优化参数，使其能够准确地从输入句子生成目标句子。

二，推理阶段（生成阶段）：

在 推理阶段，模型已经训练完成，此时我们使用训练好的模型进行实际的预测。不同于训练阶段，推理阶段并没有目标序列的右移，我们通过 逐步生成 目标序列中的词。

# 1. 输入序列（中文）：
输入为中文句子 “我有一本书”。

# 2. 输入嵌入（Input Embedding）：
输入句子通过输入嵌入转换为向量，并传入编码器。

# 3. 编码器的处理：
编码器生成上下文相关的隐状态 [H1, H2, H3, H4]。

# 4. 解码器的生成过程：
第1步：解码器从 [空]（<start>标记）开始生成，基于编码器的隐状态序列生成第一个词 “I”。

第2步：解码器将 “I” 作为输入，继续生成下一个词 “have”。

第3步：解码器将 “I have” 作为输入，生成 “a”。

第4步：解码器将 “I have a” 作为输入，生成 “book”。

每一步的生成都依赖于前一步的输出。

# 5. 生成结束：
生成过程会在遇到 结束符号（<end>）时停止，或者当解码器生成完所有目标词时结束。生成的句子就是模型的最终输出。

推理阶段的关键区别：
在推理阶段，解码器生成的每个词都会作为输入传递给下一个时间步，这样模型可以逐步生成整个输出序列。
与训练阶段不同，推理时我们没有目标序列的右移，只有模型自己生成的输出。

三，训练阶段和推理阶段总结：

# 训练阶段：
1. 输入中文句子（如“我有一本书”）通过编码器生成隐状态。
2. 目标序列（如“I have a book”）右移，作为解码器的输入。
3. 解码器生成输出，通过与真实目标的比较，计算交叉熵损失。
4. 反向传播更新参数，逐步优化模型。

# 推理阶段：
1. 输入中文句子通过编码器生成隐状态。
2. 解码器从 [空]（<start>）开始生成输出，并逐步生成目标语言的每个词。
3. 生成的输出会逐步作为下一时刻的输入，直到生成完毕。

这样，我将 训练阶段 和 推理阶段 的全过程做了一个完整的整合。希望这能帮助你更好地理解整个过程！如果有更多问题，随时欢迎提问。