彻底掌握LLM的Transformer：从原理到实战

如果你想了解当前AI大语言模型（LLM）的工作原理，揭开ChatGPT、DeepSeek等技术背后的奥秘，那么一定要认识本文的主角——Transformer。

每当提起Transformer这个话题，似乎人人都能说出几个相关术语，比如自注意力机制、编码器（encoder）、解码器（decoder）等等。但如果深入追问具体细节，却很少有人能真正讲明白。

Transformer最初源自一篇被誉为“AI大航海时代起点”的论文：

• Attention is All You Need

这篇论文首次提出的Transformer架构，如今已成为所有大语言模型的基石。

今天，我们就从这篇开创性论文出发，真正理解Transformer到底是什么。

本文不涉及复杂公式，只通过图解方式，力求让更多读者在阅读后能够通俗、系统地讲解Transformer的工作原理，从而真正明白它为何如此备受瞩目。

首先，我们引用论文中Transformer模型的整体架构图：

乍一看架构图是不是有点眼花缭乱？

别担心，接下来我们将一步步通俗解析这张架构图的深层含义。

图的左侧Input（输入）部分整体代表编码器（Encoder）；右侧Output（输出）部分整体代表解码器（Decoder）。

整个输入流程你可以先记住以下关键步骤：

词语 → 向量化 → 加入位置信息 → 生成Q/K/V → 计算注意力 → 前馈神经网络（FFN） → 输出

下面我们来逐一讲解。

① 输入嵌入（Input Embedding）：将词语转化为数字向量

模型本身无法识别“我”、“你”、“猫”这类词语，只能处理数字。

因此，需要将每个词转换为一个向量，即一组数字，例如：

我 → [0.12, -0.88, 0.43, ...]

这里为方便理解简化了数值精度。向量化是基础步骤，也是理解后续内容的关键起点。

② 位置编码（Positional Encoding）：为模型赋予“位置感知”能力

Transformer不像传统的循环神经网络（RNN）那样逐词顺序处理输入，因此模型本身缺乏对词语先后顺序的“天然”感知。

所以需要额外告知模型：

“这是第1个词，这是第2个词……”

论文采用了正弦（sin）和余弦（cos）函数计算位置编码，使每个词都能明确自己的“位置”。

正弦/余弦位置编码初看可能有些数学感，但对模型而言是一种简单高效的实现方式。

它如同为每个位置贴上独一无二的“节奏标签”，使Transformer能够识别词语的“位置”，同时无需额外的训练成本。

③ Q / K / V：自注意力机制的核心

这一设计堪称神来之笔，令人叹为观止。

句子中的每个词语都会生成三个向量：

• Q（查询向量）：代表“我想寻找什么？”
• K（键向量）：代表“我是谁？我具备哪些特征？”
• V（值向量）：代表“我的实际语义内容是什么？”

这些并非抽象概念，而是通过矩阵乘法实际计算得到的向量。

随后，每个词语会执行以下操作：

用自己的 Q 向量与其他词语的 K 向量进行“匹配度评分”，相当于询问：“你与我的关联程度如何？”

评分越高，模型就会越关注该词语。

最后，依据评分对 V 向量进行加权求和，生成该词语的“新语义表示”。

这就是基本的自注意力机制。

既然有了单一的自注意力，为何还要引入多头注意力机制呢？

因为自然语言的理解需要多维度视角。

注意力头的数量是一个可调节的超参数，每个注意力头能够聚焦于不同的语言层面，例如：

• 有些头专门分析主谓结构
• 有些头负责追踪代词指代关系
• 有些头侧重情感色彩识别
• 有些头界定名词短语边界
• 有些头捕捉长距离依赖关系
• 有些头解析句法树结构
• ……

Transformer 模型并不局限于单一视角，原论文中即采用了 8 个并行的注意力头。

实际应用中可扩展至 12 个、48 个甚至更多注意力头，实现对句子的多角度深度扫描。

下图展示了论文中的一个简单示例，同一段文本经过两个不同注意力头处理后呈现出的关联模式，可见其关注焦点存在显著差异：

这正是多头注意力机制的直观体现。

自注意力机制仅对词向量进行了一次加工，但原始输入信息仍需保留。

因此采用如下结构：

原始输入 + 注意力输出 → 执行层归一化（对应架构图中的 Add & Norm 模块）

这种残差连接结构显著提升了训练过程的稳定性，使模型能够堆叠更多层数。

注意力层的作用是广泛收集相关信息，实现信息的聚合；

而前馈网络则负责对这些信息进行更深层次、更复杂的非线性变换处理。

还是觉得抽象？我们可以这样理解：注意力机制负责发现关联，而前馈网络则致力于提升特征的表达能力。

论文中关于前馈网络的关键描述可参考下图：

简单来说，前馈网络就是一个经典的两层全连接神经网络结构：

线性变换 → ReLU激活 → 线性变换

通过前馈网络的处理，每个词元都能获得更加丰富和抽象的特征表示。这使得模型能够表达更复杂的语义模式，而不仅仅局限于简单的线性组合。

在原始论文中，编码器的Nx模块被设计为6层堆叠结构。

但这实际上是一个可调整的超参数。

后续的BERT、GPT、Llama等模型都将层数扩展到了几十层甚至上百层。

一般来说，模型层数越多、规模越大，其理解能力就越强。

这也是为什么在模型训练中，通过增加计算资源（如GPU）能够实现"大力出奇迹"效果的理论基础。

解码器作为模型的"文本生成器"，其工作流程严格遵循架构图右侧的设计，核心机制是"从左到右，逐词生成"。

为了深入理解这一过程，我们以机器翻译任务为例：输入"I Love You"，期望输出"我爱你"。

① 输出嵌入：将输出词转换为向量表示

处理方式与输入嵌入类似，每个输出词都被映射为一个向量，为后续计算做准备。

② 右移操作：防止模型"提前看到答案"

在模型训练阶段，需要将标准答案整体右移一位，并在开头添加起始标记，相当于让模型完成填空任务：

题目: <start> 我 爱

此时模型接收到的输入为：

<start> 我 爱

即原始序列向右移动了一个位置。

③ 掩码多头注意力：屏蔽未来信息

有读者可能会质疑：仅仅右移一位似乎效果有限，模型仍然能够看到部分答案内容，存在直接复制的风险，无法达到理想的训练效果。

这时就需要掩码多头注意力机制发挥作用，通过屏蔽未预测的词来防止模型"窥探未来答案"。

该机制与上述的右移操作协同工作，共同确保模型无法"提前获取答案信息"。

例如，模型需要依次完成以下填空任务：

第一空：题目是 <start> ______

第二空：题目是 <start> 我 ______

第三空：题目是 <start> 我 爱 ______

通过这种设计，模型在每个步骤都只能基于已生成的内容进行预测，确保了生成过程的合理性和准确性。

④ 多头注意力机制——“向编码器请教”

解码器在生成每个新词时，都需要参考编码器的输出结果。这一层注意力机制起到了桥梁作用，将输入与输出联系起来，使解码器能够“向编码器请教”：

“当前生成的词与输入序列中的哪些部分最相关？”

以翻译 “I Love You” 为例：

• 生成“我”时，可能主要关注输入中的 “I”
• 生成“爱”时，可能主要关注输入中的 “Love”
• 生成“你”时，可能主要关注输入中的 “You”

⑤ 线性变换与Softmax：输出下一个词的概率分布

假设已经生成了“我爱”，接下来要预测的字可能对应如下的一组概率值：

你：71%
他：16%
它：11%
其它：2%

选择概率最高的词，即为下一个要生成的词。

通过本文的逐步解析，我们深入理解了 Transformer 的核心工作机制：从词嵌入与位置编码奠定语义和位置基础，到自注意力与多头注意力实现多角度的语义关联捕捉，再借助残差连接与层归一化确保训练过程的稳定性，最后通过前馈神经网络进行深层的非线性变换，增强特征表达能力。

编码器通过堆叠 N 个相同结构层，逐步深化对输入内容的理解；解码器的每一层则遵循更为严谨的处理流程：

在掩码多头注意力中，确保生成过程中不会“窥探”未来信息，随后进行相加与归一化操作。

在多头注意力机制（即论文中所指的编码器-解码器注意力层）中，解码器“请教”编码器的最终输出，并再次进行相加与归一化处理。

同样经过前馈神经网络进行深层特征提取，最后再经过一次相加与归一化操作，输出给下一层或最终的预测模块。

最终，解码器的输出通过线性变换与 Softmax 层转换为下一个词的概率分布。Transformer 凭借其高度并行化、可扩展的对称架构设计（编码器与解码器层具有相似的核心结构），已成为当今所有大语言模型的基石，完美体现了 “Attention is All You Need” 这一革命性理念。