別人吹r看懂 L的 T完能和一文搞一年
我要评论它最初來自一篇被稱為“AI 大航海時代起點”的别人論文 ：
- Attention is All You Need
這篇論文首次提出的 Transformer 架構 ，共同確保了模型無法“偷看答案” 。吹年
這就是文搞單一的 Self-Attention 。可以看到確實存在明顯區別 ：
這就是懂L的 Multi-Head Attention 的直觀體現 。揭開 ChatGPT 、看完
圖的别人左邊一側Input（輸入） ，仿佛人人都可以講些相關名詞出來，吹年整體代表Encoder；右邊一側Output（輸出） ，文搞讓每個詞清楚自己的懂L的“位置” 。Llama 都堆到了幾十層甚至上百層 。看完
最後對 V 進行加權求和
，别人隻解讀圖表 ，吹年並在開頭加上起始符
因為我們需要從多個角度來理解自然語言 。例如 ：
我 → [0.12, -0.88, 0.43, ...]
這裏簡化了精度方便閱讀，成為當今所有大語言模型的基石 ，
sin/cos 位置編碼乍一看有點數學味，從而真正理解它究竟為什麽如此火爆 。
在Multi-Head Attention（即論文中的Encoder-Decoder Attention層）中“請教”Encoder的最終輸出 ，
01｜輸入是怎麽被 Transformer“看懂”的？
整個輸入流程你隻需要先記住下麵的關鍵流程 ：
詞 → 向量 → 加位置 → Q/K/V → 注意力 → FFN → 輸出
然後我們來一點一點看 。需要把標準答案整體右移一位 ，讓 Decoder 可以“請教 Encoder” ：
“你生成的詞和輸入序列的哪些部分相關 ？”
例如翻譯 "I Love You" ：
- 生成 "我" 時，已經成為當下所有大模型的基礎
。同時又不需要多餘的訓練成本 。每個注意力頭可以關注不同的視角 ，並再次經過Add & Norm 。從更多視角掃描句子。
③ Masked Multi-Head Attention：遮住未來
有同學說了，“你” 、這層 Attention 是橋梁 ，
把相關信息搜集到一起；FFN則負責深加工，
③ Q / K / V ：Self-Attention 的靈魂
這是最讓人拍案叫絕的設計之一 。
但這其實也是一個 超參（Hyperparameter）。起不到訓練效果 。
又暈了 ？其實通俗來講就是 ：Attention 負責找關係 ，並經過Add & Norm 。
後來的 BERT 、得到“新含義” 。就越關注這個詞 。
如果你想對當下 AI LLM(大語言模型) 的工作原理有所了解 ，再通過殘差連接與LayerNorm保障訓練的穩定性，更抽象的特征表達，但若深入追問細節，
本文不討論公式 ，而不僅僅是做簡單的線性組合。相當於給模型做一個填空題 ：
題目: <start> 我 愛此時模型看到的是：
<start> 我 愛也就是右移一格 。成體係地給身邊其他人講清楚 Transformer 工作原理 ，真正理解下 Transformer 究竟是何方神聖 。可擴展的對稱性設計（Encoder與Decoder層具有相似的核心結構），
注意力頭的數量是一個超參（Hyperparameter），
02｜為什麽需要 Multi-Head Attention ？
有了單一的 Self-Attention ，需要參考 Encoder 的輸出 。
論文中描述FFN的關鍵內容參考如下 ：
簡單理解它就是一個非常樸素的兩層全連接網絡 ：
Linear → ReLU → Linear
FFN 的結果是 ：讓每個 token 得到更豐富 、問：
“你跟我有多相關 ？”打分越高 ，連接輸入和輸出 ，核心是 “從左到右 ，
② Shifted Right ：防止模型“偷看答案”
在模型訓練階段 ，
所以 ，卻很少有人能真正地說清楚 。而是實實在在的矩陣乘法結果 。句子裏的每個詞都會 ：
拿著自己的 Q 到其他詞的 K 那裏去“打分” ，FFN 負責提升表達力 。直接抄就可以啊 ，最後由FFN進行深度非線性變換以增強特征表達 。
② Positional Encoding：給模型裝上“位置感”
Transformer 沒有像傳統 RNN 那樣按順序逐詞處理輸入 ，
接下來 ，decoder什麽的 ，更深度的非線性變換。逐詞生成” 。模型越大 、它需要依次填出三個空 ：
第一個空：題目是 <start> ______第二個空 ：題目是 <start> 我 ______第三個空：題目是 <start> 我 愛 ______④ Multi-Head Attention- “請教Encoder”
Decoder 在生成新詞時，
05｜重複 N 次：論文是 6 層，
實際可以開12 個 、可能主要關注輸入的 "Love"
- 生成 "你" 時，層數越多 、
此時就需要
Masked Multi-Head Attention功能來遮住未預測的詞 ，什麽自注意力機製啊 、encoder、論文中的例子是並行開 8 個注意力頭。它像給每個位置貼上一段獨一無二的“節奏標簽” ，
比如模型要開始做這張填空卷了 。並最終經過Add & Norm後輸出給下一層或最終的預測模塊 。48 個甚至更多的注意力頭 ，對這個信息進行更複雜 、
下圖是論文最後給出的一個簡單示例，
最終總結
通過本文的講解 ，
同樣通過一個FFN網絡進行深度加工，
也就是說它和上麵的
Shifted Right協同工作，因此模型本身無法“天然”感知詞的先後關係 。這樣模型才能表達更複雜的模式，需要把每個詞轉換成一個向量，可能主要關注輸入的 "You"
⑤ Linear + Softmax：得到下一個詞的概率
比如已經生成了“我愛”
，完美詮釋了 Attention is All You Need的革命性思想
。
① Output Embedding ：先把輸出詞變向量
理解方式和輸入一樣 ，會有類似這樣的一組概率：
你 ：71%
他 ：16%
它：11%
其它：2%
選概率最高的 ，Decoder的輸出經由Linear+Softmax層轉換為下一個詞的概率分布 。例如 ：
- 有些頭專注於主謂關係
- 有些頭捕捉代詞指代
- 有些頭看句子情感
- 有些頭看名詞短語邊界
- 有些頭看長距離依賴
- 有些頭捕捉句法樹結構
- ...
Transformer 不是隻看一個角度 ，輸出 "我愛你" 。
04｜Feed Forward 網絡（FFN） ：進一步加工語義
Attention層負責廣撒網，
今天我們就從這篇最初的論文出發 ，可能主要關注輸入的 "I"
當提起 Transformer 這個話題時，模型還是可以看到答案的一部分 ，到Self-Attention與Multi-Head Attention實現多視角的語義捕捉 ，Transformer憑借這一高度並行、就是下一個要生成的詞 。但對模型來說是非常簡單高效的 。但也是理解後麵一切的起點 。
這其實也是模型訓練堆GPU能“大力出奇跡”的理論基礎 。
句子中的每個詞都會生成 3 個向量：
- Q（Query）我想找什麽 ？
- K（Key）我是誰 ？我有什麽特征 ？
- V（Value）我的實際含義是什麽 ？
它們不是概念，
首先 ，理解力越強 。但我們肯定還不能丟掉原始信息 。
03｜殘差連接 + LayerNorm ：讓訓練更穩定
Self-Attention 隻是“加工”了一遍詞向量 ，
06｜Decoder 如何像人一樣“輸出”內容？
Decoder是模型的“寫作器”，
所以需要額外告訴模型 ：
“這是第 1 個詞 ，整體代表Decoder。防止模型從未來抄答案 。我們一步步拆解了Transformer的核心機製：從詞向量化與位置編碼奠定基礎 ，向量化這一步非常基礎，可以加更多
論文裏 Encoder
Nx這裏是堆了 6 層 。最終 ，我們以翻譯任務為例 ：輸入 "I Love You" ，這是第 2 個詞……”
論文使用了 sin + cos 函數計算的位置編碼方式 ，每個詞被映射成一個向量 ，
① Input Embedding ：把詞變成數字向量
模型不認識“我”、隻能接受數字 。兩個不同的注意力頭所展現出的各自關係 ，下麵我們就來一步步通俗理解下這張架構圖的深層含義 。其工作嚴格遵循架構圖右側流程 ，
為了理解這個過程，
於是 ：
原始輸入 + 注意力結果 → 做 LayerNorm 歸一化（對應架構圖中 Add & Norm）
這個殘差結構讓訓練穩定得多 ，
Encoder通過堆疊N個相同的層來逐步深化對輸入的理解；Decoder的每個層則嚴格遵循一個更複雜的處理流程 ：
在Masked Multi-Head Attention中確保生成時不會“偷看”未來，“貓”這些詞 ，描述了針對同一段文字，
一般來講 ，先引用這篇論文中的關於 Transformer 這個模型的整體架構圖 ：
上來直接就看架構圖是不是有些暈 ？
沒關係 ，DeepSeek 背後的秘密 ，也能堆更多層 。也就是一組數字 ，讓 Transformer 能分辨詞的“位置” ，
相关文章
Pretext 是一個用 TypeScript 實現的用於多行文本精確測量和布局的引擎 。不碰 DOM，不觸發 reflow，卻能完美匹配瀏覽器字體引擎在各種語言 、emoji 、混合文字方向下的真實表現。2026-09-02一文搞懂 LLM 的 Transformer ！看完能和別人吹一年
如果你想對當下 AI LLM(大語言模型) 的工作原理有所了解 ，揭開 ChatGPT 、DeepSeek 背後的秘密 ，那一定要認識一下本文的主角 Transformer。當提起 Transformer2026-09-02
基於NetCorePal Cloud Framework的DDD架構管理係統實踐
基於NetCorePal Cloud Framework的DDD架構管理係統實踐前段時間在做一個管理係統的項目 ，想嚐試一下DDD架構在實際項目中的應用。經過一番調研，最終選擇了NetCorePal C2026-09-02
為什麽說 IO 操作異步才有意義 ，CPU 密集操作異步沒有太大意義背景與問題在後端開發中 ，我們經常討論異步編程模型 ，尤其是在 Node.js 、Netty 等技術棧中。一個普遍的共識是：異步對於 IO2026-09-02
MicroPython 開發避坑 ：用 Signal 類解決不同電路的電平兼容問題
推文在下麵實驗中 ，我們需要將 風雅一號板-七彩觸控擴展板插入到 風雅一號板-通用兼容擴展板上 ：在以下例程中 ，我們通過 Signal 類控製兩個不同電路連接的 LED 燈 ，其中 GP17連接的 LED2026-09-02- 為什麽說 IO 操作異步才有意義，CPU 密集操作異步沒有太大意義背景與問題在後端開發中 ，我們經常討論異步編程模型 ，尤其是在 Node.js 、Netty 等技術棧中 。一個普遍的共識是 ：異步對於 IO2026-09-02
最新评论