在Transformer模型中，编码器和解码器是两个不同的部分，分别用于处理输入序列和生成输出序列。

  编码器负责将输入序列进行编码，将每个输入标记转换为其对应的向量表示。编码器由多个相同的层（通常是N层）组成，每个层都由多头注意力机制和前馈神经网络组成。多头注意力机制用于对输入序列进行自注意力计算，即计算每个位置的上下文表示。前馈神经网络负责在不同的位置之间进行信息传递和转换。编码器能够处理整个输入序列，同时将每个位置的上下文信息编码为其对应的向量表示。

  解码器负责根据编码器的输出和先前的生成序列，生成目标序列。解码器也由多个相同的层组成，每个层都由多头注意力机制、编码器-解码器注意力机制和前馈神经网络组成。多头注意力机制和前馈神经网络的作用与编码器中的类似。编码器-解码器注意力机制用于将输入序列的信息和解码器当前位置的上下文信息进行结合，帮助解码器生成正确的目标序列。解码器通过逐步生成目标序列的方式工作，每个时间步生成一个标记，然后根据这个生成的标记和之前生成的标记，决定下一个时间步要生成的标记。

  总结起来，编码器负责将输入序列编码为上下文表示，而解码器则根据编码器的输出和先前的生成序列生成目标序列。两者在组成层的结构和输入输出的处理上有所不同，但都使用了注意力机制和前馈神经网络来处理信息。