gpt decoder结构
GPT Decoder结构是指生成式预训练模型（GPT）中的解码器部分的结构。GPT是一种基于注意力机制的自然语言处理模型，由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成。
在GPT中，解码器采用了Transformer模型来生成文本。解码器由多个相同的层（Transformer层）串联而成。每个Transformer层包含多头注意力机制和前馈神经网络。它们在不同的位置和尺度上对输入序列进行自注意力计算，捕捉输入序列中的上下文信息。
decoder
GPT解码器的工作流程如下：
1. 输入词嵌入（Input Embedding）：将输入文本进行嵌入表示；
2. 位置编码（Positional Encoding）：在输入嵌入向量中加入位置编码，用于表示词语的位置信息；
3. 多个Transformer层：由多个Transformer层串联而成，每个Transformer层包含多头自注意力机制（Self-Attention）和前馈神经网络（Feed-forward Neural Network）；
4. 输出层：最后一个Transformer层的输出通过一个线性变换和Softmax函数得到生成的文本概率分布。
GPT Decoder结构的关键是多个Transformer层的堆叠，使得模型可以捕捉到不同层次的上下文信息，并且通过自注意力机制和前馈神经网络对输入进行建模和生成。这种结构在很多自然语言处理任务中取得了良好的效果，如文本生成、文本分类、机器翻译等。

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