在神经机器翻译中，翻译模型通常由编码器和解码器两部分组成。

  编码器是一个神经网络模型，负责将输入序列（例如源语言句子）转化为一个固定长度的向量，也被称为“上下文向量”或“编码表示”。编码器通过逐步读取输入序列中的每个词或字符，并将每个词或字符转换为该词或字符的词向量表示。这些词向量随后被输入到一系列的隐藏层，通过这些隐藏层，编码器将整个输入序列转化为一个固定长度的向量。编码器可以使用基于循环神经网络（RNN）或者Transformer等不同的架构。

  解码器也是一个神经网络模型，负责生成输出序列（例如目标语言句子）。解码器接收编码器生成的上下文向量作为输入，并通过读取上一步的输出词或字符来逐步生成下一个词或字符。解码器通过一系列的隐藏层，以及与编码器类似的词向量嵌入和注意力机制来生成输出序列。解码器也可以使用基于RNN或者Transformer等不同的架构。

  在训练过程中，翻译模型会通过最大化目标语言句子对应的正确翻译序列的概率来进行优化。一旦训练完成，编码器和解码器就可以分别被用于编码源语言句子和生成目标语言句子的任务。通过将源语言句子输入到编码器中，然后将编码器输出的上下文向量输入到解码器中，翻译模型可以生成目标语言的翻译结果。