一、核心架构与组件

Transformer架构由**编码器（Encoder）和解码器（Decoder）**两部分组成，采用并行化设计替代传统RNN的序列处理模式，显著提升计算效率。

1. 编码器结构

   • 自注意力层（Self-Attention）：通过计算词元间的相关性权重（Q/K/V矩阵），动态捕获上下文依赖关系。例如，在句子“他喜欢踢足球”中，模型能识别“他”与“踢足球”的关联性。
   • 前馈神经网络（FFN）：对注意力输出进行非线性变换，增强模型表达能力。每层FFN由两个线性层和ReLU激活函数组成。
   • 残差连接与层归一化：每个子层输出叠加输入并通过LayerNorm，缓解梯度消失问题。

2. 解码器结构

   • 掩码自注意力层：仅允许关注已生成的词元，确保预测时无未来信息泄露。
   • 编码器-解码器注意力：将解码器的Q矩阵与编码器输出的K/V矩阵交互，对齐源语言与目标语言信息（如机器翻译）。

二、关键技术机制

1. 自注意力机制

   • 计算公式：
     

     其中 (d_k) 为键向量的维度，用于缩放点积防止梯度爆炸。

   • 多头注意力：并行计算多个注意力子空间（如8头），捕获不同粒度的语义关系。

2. 位置编码（Positional Encoding）

   • 绝对位置编码：使用正弦/余弦函数生成位置嵌入，解决并行计算导致的序列顺序缺失问题。
   • 相对位置编码（RoPE）：在旋转空间中建模词元间相对距离，提升长文本处理能力（如LLaMA模型）。

三、训练与推理流程

1. 训练阶段

   • 输入处理：源序列与目标序列通过嵌入层转换为向量，目标序列右移并添加起始符（如<BOS>）。
   • 损失计算：交叉熵损失函数衡量预测与真实标签差异，反向传播更新参数。
   • 优化策略：
     • 使用Adam优化器（β1=0.9，β2=0.98）动态调整学习率。
     • 梯度裁剪（如阈值1.0）防止梯度爆炸。

2. 推理阶段

   • 自回归生成：逐词预测并更新输出序列，直至生成终止符（如<EOS>）或达到最大长度。
   • 搜索策略：贪婪搜索（快速但局部最优）或束搜索（保留多个候选路径，提升质量）。

四、技术优势与挑战

1. 优势

   • 并行计算：全连接结构支持GPU大规模并行加速，训练速度较RNN提升5-10倍。
   • 长序列建模：自注意力机制有效捕获长距离依赖（如1000+词元），解决RNN的梯度消失问题。
   • 跨领域扩展：适配文本、图像（ViT）、音频（Whisper）等多模态任务。

2. 挑战

   • 算力需求：训练千亿参数模型需数千GPU/TPU，能耗成本高（如GPT-3训练耗电约1.3GWh）。
   • 轻量化需求：通过知识蒸馏（TinyLlama）、稀疏激活（Switch Transformer）压缩模型体积。

五、典型应用场景

1. 机器翻译：WMT数据集上BLEU评分超越RNN模型2-3分。
2. 文本生成：GPT系列模型实现高质量文章、代码生成。
3. 多模态任务：CLIP（图文匹配）、DALL-E（文生图）等扩展应用。

如需代码实现细节或扩展技术（如Flash Attention优化），可参考Transformer实战手册获取完整案例。

拓展

MCP协议介绍