这一页PPT怎么讲Transformer的编码部分由多层编码器Encoder组成；解码部分由多层解码器Decoder构成。自注意力层：使用输入序列中的每个位置的表示来计算其与其他位置之间的关联度得分并将这些得分用于对其他位置的表示进行加权平均。这使得每个位置能够聚焦于与其相关的位置从而捕捉全局上下文信息。前馈神经网络Feed-Forward Neural Network：用于在每个位置上对表示进行

这一页的PPT可以按照以下内容进行讲解：

首先介绍Transformer模型的结构组成，包括编码部分由多层编码器Encoder组成，解码部分由多层解码器Decoder构成。
接下来详细讲解自注意力层的作用和原理。自注意力层利用输入序列中每个位置的表示来计算其与其他位置之间的关联度得分，并将这些得分用于对其他位置的表示进行加权平均。这样每个位置能够聚焦于与其相关的位置，从而捕捉全局上下文信息。
然后介绍前馈神经网络的作用和结构。前馈神经网络用于在每个位置上对表示进行进一步的非线性变换和映射。一般由两个全连接层和激活函数组成。
接着讲解Transformer模型中的残差连接和层归一化的作用。残差连接是指在每个子层之后将输入与输出相加，帮助信息传递和梯度流动，层归一化则用于对每一层的输出进行归一化处理，有助于模型的训练和优化。

最后可以进行总结和提问环节，确保听众对Transformer模型的编码部分和解码部分以及其中的关键组件有一个清晰的理解。