【AI】Transformer布道：让AI学会“左顾右盼”的超级大脑！（扫盲帖）

在LLM爆火的时代，如果还不了解 Transformer 就太落伍了，下面我第一次尝试用一种更日常、更口语化的方式，把Transformer这个模型讲个大概。你可以想象我们是从“什么是注意力”开始，一步步搭积木，直到把整个 Transformer 这台“机器”组装起来，然后再看看它能干什么、怎么训练、为什么厉害。主要目的就是帮助更多的非AI专业的人群入门和了解实现AGI的底层架构。

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1. 为什么要有 Transformer？

先打个比方：

• 过去做机器翻译，大家常用一种叫 RNN 或 LSTM 的网络。它的特点是：读句子得一个词一个词顺序读，处理得也比较慢，还很容易“忘记”前面很远的词。
• 这就跟人脑不太一样。我们读句子时，其实随时可以回头看看前面的词、“瞟一眼”后面的词，灵活多了。

于是 Google 大佬想：能不能做个模型，也能同时看到一句话里所有单词呢？只要读到某个词，就自动知道句子里别的词里谁最相关，把它的信息抓来用？这就诞生了 “自注意力机制”（Self-Attention）。它彻底把 RNN 那种顺序处理变成了“大并行”，速度快了，效果还特别好。

而 Transformer 正是一种完全基于 Attention（注意力）的模型——论文题目说得很直白：“Attention Is All You Need（只要注意力就够了）”。不再需要什么循环神经网络啦、卷积啦。靠这一招，就能在翻译、问答、文本生成等很多任务上大杀四方。

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2. 从“注意力”说起

2.1 注意力的直觉

比如一句话：“我有一只猫，它叫花花”。在这里，“它”其实指的是“猫”。对人类来说，这再简单不过：脑子瞬间就知道“它”=“猫”。可对一个传统的机器模型来说，不见得。

注意力(Attention) 就是为了让模型在处理当前词时，可以主动、动态地看看句子里其他词，“喔，原来最相关的是‘猫’，那我就把‘猫’的信息重点拿来用。” 这种信息提炼的过程，就叫注意力。它把固定死的网络连接换成了“随着输入而改变”的网络连接。

2.2 Q, K, V是啥？

你可能总在文章里见到 Q、K、V，那我就给你一个特别通俗的比喻：

• Q（查询 Query）：当处理当前词时，就好比拿着一个问题单去问别的词：“我是谁，我要找跟我最相关的信息。”
• K（键 Key）：别的词每个都举着一把“钥匙”，用来跟 Q 比对，看能不能匹配。
• V（值 Value）：一旦匹配上，就把自己的“信息”提供给当前词用。

在数学上，Q、K、V 其实就是三组可学习的线性变换，让模型能区分“我是谁，要找什么信息”。最后通过一个点积 + softmax，就能算出当前词对别的词分别有多“注意”，再把注意力高的词的信息融合进来。

这样，对于“它”这个词，在做注意力时，就会对“猫”有更高的分数，对“我”“有”“一只”分数小一些，于是“猫”的信息就被重点加进来了。

2.3 多头注意力

如果只做一次注意力，可能只能捕捉到某种关系。可实际上一句话里常常有不同层面的依赖，比如既要考虑语义，也要考虑时态、语法、情感…… 所以常用 多头（multi-head） 注意力，把注意力拆成多份，每份看不同方面，然后把这些结果再合并，就更灵活。比如第一头关注“它”和“猫”的指代关系，第二头关注“我”和“有”的主体关系等。

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3. 从注意力到 Transformer Layer

仅仅有多头注意力还不够，还要加上残差连接(Residual)、归一化(LayerNorm)、前馈网络(Feed Forward) 等，才能让网络能稳定地深层堆叠，效果更好。

一个最简单的“Transformer层”可以这么理解：

1. 输入是整句话所有词的向量 X。
2. 多头注意力：让每个词都能和其他词做注意力，把信息融进来；
3. 接一个残差：把原输入X 加回去；再做一个LayerNorm（就是对向量做归一化），防止训练发散；
4. 前馈网络(FFN)：再过一下两层全连接 + 激活函数；
5. 再一次残差+归一化；
6. 得到新的输出 X，跟 X 维度一样。

然后你可以“堆叠”好多层这样的结构，每层都有自己的注意力和前馈网络，越叠越深，特征越丰富。 这就是Transformer最核心的“砖块”。

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4. 为什么需要“位置编码”

因为注意力是“无视顺序”的，只通过相似度来找相关词，这样要是不告诉模型“这俩词是前后顺序”，那它可能把句子打乱都分不清。所以在原始输入单词向量上，还要加一个“位置编码”(positional encoding)，简单说就是给每个词一个位置的标识：第1号词、2号词……让模型知道它们在句子里是啥顺序。
这样处理后，注意力算出来的结果才会区分“我爱你”和“你爱我”这种顺序不同句子。

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5. 整个Transformer模型怎么搭？

1. Encoder-only：如果任务是分类、情感分析等，只要把句子输入若干层的Encoder即可。例如BERT就是这么干的。
2. Decoder-only：如果要做语言模型或ChatGPT那种，对上一些文本来一个回复，就用一个Decoder模块，每次只依赖历史 token。GPT家族都是这么做的。
3. Encoder-Decoder：如果是机器翻译（输入法语句子 -> 输出英语句子），那就Encoder先把法语编码，再Decoder注意到那些编码做翻译。这就是Transformer论文最初提出的结构。

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6. 训练和反向传播

其实Transformer仍是个神经网络，所有计算 (线性变换、softmax、加法……) 都可求导，跟MLP、CNN类似。训练时只要定义好损失函数，比如机器翻译就对比你生成的译文和正确译文之间的差距，用反向传播更新Wq, Wk, Wv) 还有FFN的权重等，循环多次，直到模型能比较好地复现或预测目标序列。

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7. 小结

• 自注意力(Self-Attention)：让每个词看全句，谁相关就重点合成，谁不相关就淡化。
• 多头(Multi-Head)：并行多份注意力，捕捉不同角度的依赖。
• 残差 + LayerNorm + FFN：保证网络能深层堆叠，越深越强大。
• 位置编码：补足顺序信息。
• 把这些模块拼起来，就有了所谓 Transformer Layer，堆叠 N 层后再组成完整 Transformer。最后根据需求，用 Encoder、Decoder 组合或单独使用，就能搞定翻译、对话、文本生成各种应用。

最重要的是，Transformer抛弃了RNN那种“一个词一个词顺序处理”的慢速模式，改用注意力并行处理所有词，训练飞快、效果也非常棒，成了后面 BERT、GPT、ChatGPT、LLama 等大语言模型的基础骨架。这就是 Transformer 最核心的思路。

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如果有人问你 Transformer是啥呢，可以这样回答：

“它是一种让每个单词都能根据需要动态地‘看’到句子里其他单词的机制（叫做自注意力），不用像老的RNN那样按顺序传信息，能全句并行、捕捉长依赖。它引入Q/K/V三套可学习矩阵来算注意力分数，多头注意力让它一口气多角度关注上下文，再加上一点残差、归一化和前馈网络，就能构成单层transformer，然后可以叠好多层，形成强大的文本处理或生成模型。这是现在各种大语言模型的底层原理。”

希望这么一口气通俗复述，能让你对Transformer的工作机制更清楚！