正确答案是：A: 多头注意力机制 B: 前向传播网络 C: 残差连接

专业分析：

Transformer架构是目前大语言模型中广泛使用的一种架构，其编码层主要包括以下组件：

1. **多头注意力机制 (Multi-Head Attention)**：
多头注意力机制允许模型在不同的表示空间中同时关注不同的位置。通过这种机制，模型能够捕捉到输入序列中单词之间的各种关系，从而提高模型的表达能力。

2. **前向传播网络 (Feed-Forward Network)**：
前向传播网络通常由两个线性变换和一个激活函数组成。它的作用是对每个位置的表示进行非线性变换，从而增强模型的表达能力。

3. **残差连接 (Residual Connection)**：
残差连接是一种跳跃连接机制，它允许输入直接加到输出上，从而缓解深层网络中的梯度消失问题，并加速模型的训练过程。

**解码器 (Decoder)** 不是编码层的组成部分，而是Transformer架构中另一个独立的组件，主要用于生成输出序列。因此，解码器不属于编码层的组成部分。

综上所述，编码层主要包括多头注意力机制、前向传播网络和残差连接。