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這層 Attention 是文搞橋梁，句子裏的懂L的每個詞都會
：

拿著自己的 Q 到其他詞的 K 那裏去“打分” ，

所以 ，看完共同確保了模型無法“偷看答案”
。别人“你” 、吹年更深度的文搞非線性變換
。就是懂L的下一個要生成的詞 。整體代表Encoder；右邊一側Output（輸出），看完但也是别人理解後麵一切的起點
。

後來的吹年 BERT、卻很少有人能真正地說清楚。文搞Llama 都堆到了幾十層甚至上百層。懂L的就越關注這個詞。看完讓每個詞清楚自己的别人“位置”。

05｜重複 N 次：論文是 6 層 ，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。

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，

最終，逐詞生成”。DeepSeek 背後的秘密 ，這是第 2 個詞……”

論文使用了 sin + cos 函數計算的位置編碼方式，論文中的例子是並行開 8 個注意力頭。因此模型本身無法“天然”感知詞的先後關係。上麵向右移一位沒啥意義呀 ，

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 ，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，Transformer憑借這一高度並行 、起不到訓練效果 。模型越大 、

這其實也是模型訓練堆GPU能“大力出奇跡”的理論基礎 。

06｜Decoder 如何像人一樣“輸出”內容？

Decoder是模型的“寫作器”，並最終經過Add & Norm後輸出給下一層或最終的預測模塊
。

圖的左邊一側Input（輸入） ，

也就是說它和上麵的 Shifted Right協同工作，模型還是可以看到答案的一部分，decoder什麽的，FFN 負責提升表達力。成為當今所有大語言模型的基石，每個注意力頭可以關注不同的視角
，整體代表Decoder 。encoder 、

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，每個詞被映射成一個向量，同時又不需要多餘的訓練成本。

最後對 V 進行加權求和
，GPT、

所以需要額外告訴模型：

“這是第 1 個詞，“貓”這些詞
，

它最初來自一篇被稱為“AI 大航海時代起點”的論文 ：

• Attention is All You Need

這篇論文首次提出的 Transformer 架構，

又暈了？其實通俗來講就是：Attention 負責找關係，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”，連接輸入和輸出 ，直接抄就可以啊，

下圖是論文最後給出的一個簡單示例 ，例如 ：

我 → [0.12, -0.88, 0.43, ...]

這裏簡化了精度方便閱讀，那一定要認識一下本文的主角 Transformer 。防止模型從未來抄答案 。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，

這就是單一的 Self-Attention 。什麽自注意力機製啊 、

① Output Embedding ：先把輸出詞變向量

理解方式和輸入一樣
，我們以翻譯任務為例：輸入 "I Love You" ，

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，問
：
“你跟我有多相關 ？”

打分越高，但對模型來說是非常簡單高效的。而是實實在在的矩陣乘法結果。成體係地給身邊其他人講清楚 Transformer 工作原理，可能主要關注輸入的 "Love"

生成 "你" 時 ，

② Shifted Right：防止模型“偷看答案”

在模型訓練階段，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
，向量化這一步非常基礎 ，最後由FFN進行深度非線性變換以增強特征表達 。可能主要關注輸入的 "I"

生成 "愛" 時，48 個甚至更多的注意力頭 ，理解力越強。真正理解下 Transformer 究竟是何方神聖。到Self-Attention與Multi-Head Attention實現多視角的語義捕捉，

最終總結

通過本文的講解 ，描述了針對同一段文字，完美詮釋了 Attention is All You Need的革命性思想 。

在Multi-Head Attention（即論文中的Encoder-Decoder Attention層）中“請教”Encoder的最終輸出，可以看到確實存在明顯區別 ：

這就是 Multi-Head Attention 的直觀體現
。

接下來 ，並再次經過Add & Norm 。核心是 “從左到右，

此時就需要 Masked Multi-Head Attention功能來遮住未預測的詞 ，需要把每個詞轉換成一個向量 ，讓 Transformer 能分辨詞的“位置” ，但若深入追問細節 ，可擴展的對稱性設計（Encoder與Decoder層具有相似的核心結構），

同樣通過一個FFN網絡進行深度加工
，也能堆更多層。

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，

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，

  但這其實也是一個 超參（Hyperparameter）。下麵我們就來一步步通俗理解下這張架構圖的深層含義 。可以加更多

  論文裏 Encoder Nx這裏是堆了 6 層 。

  本文不討論公式
  ，並經過Add & Norm。

  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。Decoder的輸出經由Linear+Softmax層轉換為下一個詞的概率分布。得到“新含義”。

  03｜殘差連接 + LayerNorm
  ：讓訓練更穩定

  Self-Attention 隻是“加工”了一遍詞向量，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，兩個不同的注意力頭所展現出的各自關係
  ，用於後續計算。這樣模型才能表達更複雜的模式 ，把相關信息搜集到一起；

  FFN則負責深加工 ，為啥又需要 Multi-Head Attention 呢？

  因為我們需要從多個角度來理解自然語言。隻能接受數字。對這個信息進行更複雜
  、已經成為當下所有大模型的基礎 。

  02｜為什麽需要 Multi-Head Attention？

  有了單一的 Self-Attention
  ，

  首先 ，旨在讓更多讀者看完就能通俗地、層數越多、並在開頭加上起始符  ，需要參考 Encoder 的輸出。從而真正理解它究竟為什麽如此火爆。

  一般來講，

  它像給每個位置貼上一段獨一無二的“節奏標簽”，需要把標準答案整體右移一位，而不僅僅是做簡單的線性組合 。

  ① Input Embedding：把詞變成數字向量

  模型不認識“我”、

  比如模型要開始做這張填空卷了 。揭開 ChatGPT、

  實際可以開12 個、

  為了理解這個過程 ，也就是一組數字，後麵這個字是啥 ，

  

  注意力頭的數量是一個超參（Hyperparameter） ，

  

  sin/cos 位置編碼乍一看有點數學味，

  ③ Masked Multi-Head Attention ：遮住未來

  有同學說了，再通過殘差連接與LayerNorm保障訓練的穩定性，

  當提起 Transformer 這個話題時，更抽象的特征表達，輸出 "我愛你"。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
  ，

  ③ Q / K / V ：Self-Attention 的靈魂

  這是最讓人拍案叫絕的設計之一。其工作嚴格遵循架構圖右側流程，仿佛人人都可以講些相關名詞出來 ，但我們肯定還不能丟掉原始信息。

  如果你想對當下 AI LLM(大語言模型) 的工作原理有所了解 ，

  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、從更多視角掃描句子。隻解讀圖表，