Transformer架构的5个组成部分，缺一不可。

Transformer架构是一种基于注意力机制（Attention Mechanism）的神经网络架构，主要用于序列到序列（Sequence-to-Sequence）的任务，如机器翻译、文本生成等。以下是Transformer架构的主要组成部分：

1. 输入嵌入（Input Embeddings）：

   输入序列中的每个元素（如单词或字符）首先经过一个嵌入层，将其映射到连续的向量表示。这些向量表示被称为输入嵌入，用于捕捉输入序列的语义信息。

2. 位置编码（Positional Encoding）：

   Transformer引入了位置编码来表征序列中的位置信息。位置编码是一个与输入嵌入相加的向量序列，为每个位置分配一个唯一的编码。位置编码使得模型能够区分序列中不同位置的元素。

3. 编码器（Encoder）：

   编码器由多个相同的层堆叠而成，每个层都包含两个子层：多头自注意力机制和前馈神经网络。在自注意力机制中，输入序列中的每个元素都会与其他元素进行关注和加权求和。前馈神经网络则对自注意力机制的输出进行非线性转换。通过多层的堆叠，编码器可以逐渐学习到输入序列的高级表示。

4. 解码器（Decoder）：

   解码器也由多个相同的层堆叠而成，每个层同样包含两个子层：多头自注意力机制和前馈神经网络。在解码器中，除了对输入序列进行关注外，它还会对编码器的输出进行关注，以便获取上下文信息。解码器的输出经过线性转换和softmax操作，生成最终的输出序列。

5. 注意力机制（Attention Mechanism）