简介

Transformer是现代大模型的基础架构，以自注意力为核心，实现序列并行处理。它由Encoder和Decoder组成，包含嵌入、位置编码、自注意力、多头注意力、前馈网络、残差连接和层归一化等组件。Transformer具有高效并行计算、强长距离建模能力、训练稳定易扩展等优势，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉和音频处理等领域。

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Transformer是一种以“自注意力(Self-Attention)”为核心、能够并行处理序列的深度学习架构，是现代大模型(LLM)的基础

本篇内容包括

1.Transformer的目标

2.Transformer的整体结构

3.Transformer的关键组件

4.Self-Attention(自注意力)：Transformer的火种源(核心)

5.Multi-Head Attention(多头注意力)：多角度理解

6.Feed Forward Network(FFN,前馈网络)：再加工一次

7.Residual Connections(残差连接)+LayerNorm(层归一化)：防止“越学越笨”，让训练更稳

8.Transformer的优势

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1.Transformer的目标

• 让模型能“一眼看完全文”
• 让GPU全速并行训练
• 让上下文建模更精准

• 在注意力机制(Attension)篇中讲过，因传统RNN/LSTM，不能并行计算(一个词一个词处理→慢)，长距离依赖差(梯度消失)，训练太慢，难以扩展到超大数据而产生

• Transformer通过自注意力机制把“上下文理解”变成可规模化、可并行化的计算范式，从而让模型既能理解复杂语义，又能高效训练与扩展

2.Transformer的整体结构

Transformer分两种

• Encoder(理解输入) : 读懂文章
• Decoder(生成输出) : 写文章

Encoder负责

• 理解句子
• 建立上下文表示(Contextual Representation)
• 为后续任务提供语义向量

Decoder负责

• 根据Encoder输出+已生成内容
• 生成下一个Token(语言模型最核心任务)

Transformer Encoder–Decoder常见架构图

Transformer Encoder层流程

• 输入→自注意力→残差→LayerNorm→前馈网络FFN→残差→LayerNorm→输出

• 重复N层

Decoder(语言模型)的关键额外机制

Decoder有两项Encoder没有的机制

1. Masked Self-Attention

• 只允许关注已生成的词

• 防止“看到未来”

2. Cross-Attention

• 用Encoder输出的语义向量指导解码

• 用于翻译等任务

架构变体与用途

• Encoder-Decoder：典型于机器翻译，编码器理解输入，解码器生成输出
• 只使用Encoder(🌰BERT)：用于理解任务(分类、搜索、问答)
• 只使用Decoder(🌰GPT系列)：只负责“生成(对话、文本生成)

3.Transformer的关键组件

1）Embedding(潜入)：把词变成数字世界

• 🌰就像把词拍成一张“含义指纹”，模型依靠这些指纹理解语言

• Transformer不能直接理解文字，需要把每个Token转成向量(数字列表)

• 语义相近的词→向量距离更近

• 拥有上下文意义基础

2）Positional Encoding(位置编码)：补上“顺序”

• 🌰就像在每个人身上贴了一个编号：你是第 1 个、第 2 个、第 3 个……

• Transformer不像RNN有顺序，因此用位置编码表示Token在序列中的相对位置

常见:

• 正余弦位置编码(Sin/Cos)

• 可学习位置编码(Learnable)

作用：

• 让模型知道词序

4.Self-Attention(自注意力)：Transformer的火种源(核心)

• 🌰就像一句话里的每个词互相“开小会”，商量彼此关系，最终决定谁影响谁
• 每个词都可以“看见”其他词，并决定它们的重要程度。

2）数学上，自注意力用 Q(Query)、K(Key)、V(Value)

• Query：我想知道“我应该关注谁？”

• Key：我是谁？我能提供什么信息？

• Value：我的实际内容是什么？

Attention = Q与K的相似度→对V加权求和

ps: 更详细的解释请参考文末链接

5.Multi-Head Attention(多头注意力)：多角度理解

• 🌰让模型同时从不同角度“理解这句话”
• 并行多个注意力头，分别捕捉不同的语义/语法层面，有助于丰富表示

句子有很多维度的关系：

• 语义

• 语法

• 句法结构

• 指代关系

• 时间/逻辑关系

所以，模型用多个“注意力头”从不同视角读句子

ps: 更详细的解释请参考文末链接

6.Feed Forward Network(FFN,前馈网络)：再加工一次

• 🌰Attention像是看懂“谁重要”，Feedforward 是“把重点加工成新的理解”，变换特征空间
• 在每个注意力层后用全连接网络进一步变换表示，学习更高阶特征

结构

• MLP(两层线性+激活函数)

作用

• 学习更高级的特征

7.Residual Connections(残差连接)+LayerNorm(层归一化)：防止“越学越笨”，让训练更稳

• 🌰RC就像是“保险”，确保模型不会把好信息冲掉
• 🌰LN就像运动员要每次都保持状态在线
• 保证梯度流动与训练稳定性，防止深层网络信息丢失

作用

• 残差连接

• 防止深层网络梯度消失

• 提供信息捷径(Shortcut)

• 加速模型收敛

• 层归一化

• 稳定训练

• 避免分布偏移

• 提升收敛速度

• 残差连接与层归一化

• 防止信息丢失

• 助于训练的稳定与高效

8.Transformer的优势

1. 并行计算效率高

• 整个句子可以同时处理，不像 RNN 必须逐词处理

2. 强大的长距离建模能力

• 自注意力可以“一步跳到很远的词”

3. 训练更稳定、更容易扩展

• 可以训练非常深、非常大的模型

4. 通用结构

• 不仅能处理文本,超越自然语言处理

• 计算机视觉(Vision Transformers — ViTs)

• 音频处理(语音识别与音乐生成)

• 生物与药物发现(蛋白质结构预测)

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• 为什么要做 RAG
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• 硬件选型
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• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
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• 大模型的私有化部署
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学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

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