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也就是文搞說它和上麵的 Shifted Right協同工作 ，48 個甚至更多的懂L的注意力頭，可以看到確實存在明顯區別：

這就是看完 Multi-Head Attention 的直觀體現 。更抽象的别人特征表達，

最後對 V 進行加權求和
，吹年FFN 負責提升表達力。文搞

圖的懂L的左邊一側Input（輸入），論文中的看完例子是並行開 8 個注意力頭。就是别人下一個要生成的詞 。核心是吹年 “從左到右，需要把標準答案整體右移一位 ，文搞可能主要關注輸入的懂L的 "Love"

生成 "你" 時  ，

首先，看完

句子中的别人每個詞都會生成 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，這是吹年第 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，

② Shifted Right：防止模型“偷看答案”

在模型訓練階段，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 ，

本文不討論公式 ，

如果你想對當下 AI LLM(大語言模型) 的工作原理有所了解 ，其工作嚴格遵循架構圖右側流程，

下圖是論文最後給出的一個簡單示例，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” ，

06｜Decoder 如何像人一樣“輸出”內容 ？

Decoder是模型的“寫作器”，整體代表Decoder。同時又不需要多餘的訓練成本。到Self-Attention與Multi-Head Attention實現多視角的語義捕捉，輸出 "我愛你" 。隻能接受數字。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，隻解讀圖表 ，但我們肯定還不能丟掉原始信息
。decoder什麽的，需要把每個詞轉換成一個向量
，已經成為當下所有大模型的基礎。並經過Add & Norm。

① Output Embedding：先把輸出詞變向量

理解方式和輸入一樣 ，但也是理解後麵一切的起點
。從而真正理解它究竟為什麽如此火爆。例如：

我 → [0.12, -0.88, 0.43, ...]

這裏簡化了精度方便閱讀，可以加更多

論文裏 Encoder Nx這裏是堆了 6 層 
。

但這其實也是一個 超參（Hyperparameter）。

今天我們就從這篇最初的論文出發 ，卻很少有人能真正地說清楚 。

這就是單一的 Self-Attention。但對模型來說是非常簡單高效的。每個注意力頭可以關注不同的視角，Llama 都堆到了幾十層甚至上百層。起不到訓練效果。成體係地給身邊其他人講清楚 Transformer 工作原理，

最終總結

通過本文的講解  ，讓 Transformer 能分辨詞的“位置”
，

此時就需要 Masked Multi-Head Attention功能來遮住未預測的詞
，共同確保了模型無法“偷看答案”。防止模型從未來抄答案。向量化這一步非常基礎
，“貓”這些詞，從更多視角掃描句子 。需要參考 Encoder 的輸出。

① Input Embedding ：把詞變成數字向量

模型不認識“我”、讓每個詞清楚自己的“位置”。對這個信息進行更複雜、真正理解下 Transformer 究竟是何方神聖。

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，更深度的非線性變換
。模型越大 、

sin/cos 位置編碼乍一看有點數學味，揭開 ChatGPT
、最後由FFN進行深度非線性變換以增強特征表達。描述了針對同一段文字，

後來的 BERT 、並再次經過Add & Norm。

比如模型要開始做這張填空卷了 。

把相關信息搜集到一起；

FFN則負責深加工，

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 。

同樣通過一個FFN網絡進行深度加工，後麵這個字是啥，DeepSeek 背後的秘密 ，

03｜殘差連接 + LayerNorm ：讓訓練更穩定

Self-Attention 隻是“加工”了一遍詞向量，

最終 ，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
。再通過殘差連接與LayerNorm保障訓練的穩定性，這層 Attention 是橋梁，

這其實也是模型訓練堆GPU能“大力出奇跡”的理論基礎。

02｜為什麽需要 Multi-Head Attention ？

有了單一的 Self-Attention，

③ Masked Multi-Head Attention：遮住未來

有同學說了 ，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
，

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 、

③ Q / K / V ：Self-Attention 的靈魂

這是最讓人拍案叫絕的設計之一 。什麽自注意力機製啊、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，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 。

  實際可以開12 個 、上麵向右移一位沒啥意義呀 ，也就是一組數字 ，因此模型本身無法“天然”感知詞的先後關係 
  。也能堆更多層。

  05｜重複 N 次
  ：論文是 6 層 ，兩個不同的注意力頭所展現出的各自關係，

  它像給每個位置貼上一段獨一無二的“節奏標簽”，就越關注這個詞。旨在讓更多讀者看完就能通俗地、用於後續計算 。仿佛人人都可以講些相關名詞出來，

  04｜Feed Forward 網絡（FFN）：進一步加工語義

  Attention層負責廣撒網，整體代表Encoder；右邊一側Output（輸出），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”，並最終經過Add & Norm後輸出給下一層或最終的預測模塊  。逐詞生成” 。

  

  注意力頭的數量是一個超參（Hyperparameter）
   ，encoder
  、成為當今所有大語言模型的基石
   ，問  ：
  “你跟我有多相關
  ？”

  打分越高 ，

  又暈了 ？其實通俗來講就是 ：Attention 負責找關係 ，但若深入追問細節，理解力越強。而是實實在在的矩陣乘法結果
  。

  所以
  ，完美詮釋了 Attention is All You Need的革命性思想。“你”、GPT 、模型還是可以看到答案的一部分，得到“新含義”。

  接下來，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 ，直接抄就可以啊 ，那一定要認識一下本文的主角 Transformer。

  在Multi-Head Attention（即論文中的Encoder-Decoder Attention層）中“請教”Encoder的最終輸出 ，

  所以需要額外告訴模型：

  “這是第 1 個詞，而不僅僅是做簡單的線性組合。Decoder的輸出經由Linear+Softmax層轉換為下一個詞的概率分布。下麵我們就來一步步通俗理解下這張架構圖的深層含義。

  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 ，

  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 ，

  當提起 Transformer 這個話題時
  ，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，這樣模型才能表達更複雜的模式，可能主要關注輸入的 "I"

• 生成 "愛" 時 ，

  為了理解這個過程，連接輸入和輸出 ，我們以翻譯任務為例：輸入 "I Love You"，Transformer憑借這一高度並行、

  一般來講，並在開頭加上起始符 
  ，可擴展的對稱性設計（Encoder與Decoder層具有相似的核心結構） ，層數越多、

  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 ，