你真懂Transformer吗？
我不知道点开这篇内容的球友们；
有多少敢说自己完全学会并理解了Transformer模型。
反正根据面试官要求你懂😄；
我敢说100个宣称自己学过Transformer的球友；
真理解Transformer的，可能不足10人。
甚至哪怕你发了一篇基于Transformer的论文；
或者微调了一个基于Transformer的模型；
但对于一些基础问题，可能也没法思路清晰的完整回答出来。
不信，咱们就试试~ ^_^
问题1：
任何深度学习模型，都要讨论模型的训练流程和推理计算流程。
那么对于Transformer模型；
在“训练模型的过程中”与“训练完成后使用模型进行推理计算时”；
对于这两个流程，具体有哪些不同的地方呢？
请基于Transformer模型的推理模式，即自回归，Autoregressive模式；
与Transformer模型的训练模式，即教师强制，Teacher Forcing模式；
在英译汉机器翻译问题的业务场景下，深入回答这个问题。
问题2：
观察Transformer会看到3个橙色的矩形，它们是多头注意力模块；
这个矩形的下方，有三个分叉，对应了Q、K、V。
我们会发现，下面两个橙色的多头注意力的Q、K、V输入，都是一样的。
而右上方的橙色矩形的3个输入，也就是那3个分叉；
其中两个来自于左边的编码器，用红色圈标记；
一个来自于下方的解码器，用蓝色圈标记。
我的问题是，对于这三个分叉，谁是Q、谁是K、谁是V？
换句话说，蓝色圈标记的那个分叉，是Q、是K，还是V？
请基于Scaled Dot Product Attention，深入回答这个问题。
再多的问题，我就不问了。
上面这两个问题，如果球友们能思路清晰的回答出来；
那就说明球友们真正理解了Transformer。
实际上，问题1和问题2，它们分别从宏观和微观的角度；
对Transformer背后的原理提出了问题。
对于刚刚初学Transformer的球友；
需要先宏观的了解Transformer的工作原理；
再微观的研究Transformer中每个组件的计算过程和细节。
接下来，我就以第1个问题为前提，给大家讲讲Transformer。
帮助球友们快速了解Transformer是如何工作的。
讲解包括了3个部分：
1.基于“英译汉”机器翻译任务；
快速认识Transformer。
2.详细...
未能定位到原文的划线
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