GPT类Transformer解码器训练输入与多头注意力输入疑问

一、训练时的输入与目标设置（Output shifted right） #

以你的示例序列< abcdefgh >（<为起始符SOS，>为终止符EOS）为例：

• 模型输入：移除序列末尾的EOS token，即 < a b c d e f g h
• 训练目标标签：移除序列开头的SOS token，即 a b c d e f g h >

核心逻辑是让模型实现自回归预测：当模型看到前i个token时，必须输出第i+1个token。比如输入< a时预测b，输入< a b时预测c，直到输入< abcdefgh时预测>。

训练时必须给decoder的自注意力层添加因果掩码（Causal Mask），确保模型预测第i位置的token时，只能访问前面1到i-1位置的内容，无法“偷看”后续token，这是GPT类模型的核心约束。

二、无Encoder时的Multihead Attention模块处理 #

GPT类模型的Decoder Block和标准Transformer的Decoder不同：它只保留带因果掩码的自注意力层（Masked Multi-Head Self-Attention），完全去掉了与Encoder交互的跨注意力层（Encoder-Decoder Attention）。

因此你的Decoder Block只需实现带因果掩码的自注意力模块，无需为跨注意力层提供输入——毕竟没有Encoder输出可以对接。这个自注意力模块的输入就是模型的嵌入层输出（token embedding + position embedding），也就是前面提到的< a b c d e f g h对应的张量。

以下是PyTorch风格的简单伪代码示意：

# 序列预处理
raw_seq = ["<", "a", "b", "c", "d", "e", "f", "g", "h", ">"]
input_seq = raw_seq[:-1]  # 取除最后一个EOS外的所有token
target_seq = raw_seq[1:]  # 取除第一个SOS外的所有token

# 转换为模型可处理的张量（假设已有tokenizer）
input_ids = tokenizer(input_seq, return_tensors="pt")["input_ids"]
target_ids = tokenizer(target_seq, return_tensors="pt")["input_ids"]

# 模型前向传播与损失计算
outputs = model(input_ids)  # 输出为各位置的token概率分布
loss = criterion(outputs.view(-1, vocab_size), target_ids.view(-1))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mac179