Transformer 的编码器和解码器
问题一：为什么 Decoder 需要做 Mask
机器翻译：源语句（我爱中国），目标语句（I love China）
为了解决训练阶段和测试阶段的 gap（不匹配）
训练阶段：解码器会有输入，这个输入是目标语句，就是 I love China，通过已经生成的词，去让解码器更好的生成（每一次都会把所有信息告诉解码器）
测试阶段：解码器也会有输入，但是此时，测试的时候是不知道目标语句是什么的，这个时候，你每生成一个词，就会有多一个词放入目标语句中，每次生成的时候，都是已经生成的词（测试阶段只会把已经生成的词告诉解码器）
为了匹配，为了解决这个 gap，masked Self-Attention 就登场了，我在训练阶段，我就做一个 masked，当你生成第一个词，我啥也不告诉你，当你生成第二个词，我告诉第一个词
问题二：为什么 Encoder 给予 Decoders 的是 K、V 矩阵
Q来源解码器，K=V来源于编码器
Q是查询变量，Q 是已经生成的词
K=V 是源语句
当我们生成这个词的时候，通过已经生成的词和源语句做自注意力，就是确定源语句中哪些词对接下来的词的生成更有作用，首先他就能找到当前生成词
我爱中国
通过部分（生成的词）去全部（源语句）的里面挑重点
Q 是源语句，K，V 是已经生成的词，源语句去已经生成的词里找重点 ，找信息，已经生成的词里面压根就没有下一个词
解决了以前的 seq2seq 框架的问题
lstm 做编码器（得到词向量 C），再用 lstm 做解码器做生成
用这种方法去生成词，每一次生成词，都是通过 C 的全部信息去生成
很多信息对于当前生成词而言都是没有意义的
用 Pytorch 去构建 Transformer 的源码（）