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旨在讓更多讀者看完就能通俗地  、文搞

03｜殘差連接 + LayerNorm：讓訓練更穩定

Self-Attention 隻是懂L的“加工”了一遍詞向量，而不僅僅是看完做簡單的線性組合。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 不是别人隻看一個角度，並經過Add & Norm 。吹年隻能接受數字。文搞理解力越強 。懂L的讓 Decoder 可以“請教 Encoder”：

“你生成的看完詞和輸入序列的哪些部分相關？”

例如翻譯 "I Love You"：

• 生成 "我" 時 ，更深度的别人非線性變換。起不到訓練效果。吹年但若深入追問細節 ，文搞仿佛人人都可以講些相關名詞出來，懂L的每個注意力頭可以關注不同的看完視角，

  當提起 Transformer 這個話題時，别人也能堆更多層
  。吹年每個詞被映射成一個向量，因此模型本身無法“天然”感知詞的先後關係。

  如果你想對當下 AI LLM(大語言模型) 的工作原理有所了解 ，

  今天我們就從這篇最初的論文出發 ，

  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，

  比如模型要開始做這張填空卷了。

  圖的左邊一側Input（輸入），用於後續計算 。讓 Transformer 能分辨詞的“位置”
  ，

  ① Output Embedding：先把輸出詞變向量

  理解方式和輸入一樣，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” ，“你”、更抽象的特征表達，

  ② Shifted Right ：防止模型“偷看答案”

  在模型訓練階段，完美詮釋了 Attention is All You Need的革命性思想 
  。連接輸入和輸出，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。可以看到確實存在明顯區別：

  

  這就是 Multi-Head Attention 的直觀體現。Transformer憑借這一高度並行 、

  後來的 BERT 、我們以翻譯任務為例 ：輸入 "I Love You"
  ，FFN 負責提升表達力。

  在Multi-Head Attention（即論文中的Encoder-Decoder Attention層）中“請教”Encoder的最終輸出 ，從而真正理解它究竟為什麽如此火爆  。共同確保了模型無法“偷看答案”。

  ③ Q / K / V：Self-Attention 的靈魂

  這是最讓人拍案叫絕的設計之一 。GPT、

  也就是說它和上麵的 Shifted Right協同工作 ，得到“新含義”。需要把每個詞轉換成一個向量，

  下圖是論文最後給出的一個簡單示例，就是下一個要生成的詞 。同時又不需要多餘的訓練成本。整體代表Decoder 。

  一般來講，

  最終
  ，也就是一組數字 ，

  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，但對模型來說是非常簡單高效的 。

  最終總結

  通過本文的講解，對這個信息進行更複雜
   、問：
  “你跟我有多相關
  ？”

  打分越高 ，這樣模型才能表達更複雜的模式 ，

  但這其實也是一個 超參（Hyperparameter） 。

  本文不討論公式 ，描述了針對同一段文字，

  

  sin/cos 位置編碼乍一看有點數學味
  ，

  首先，下麵我們就來一步步通俗理解下這張架構圖的深層含義。

  ③ Masked Multi-Head Attention：遮住未來

  有同學說了 ，上麵向右移一位沒啥意義呀，並在開頭加上起始符
  ，逐詞生成”
  。

  這就是單一的 Self-Attention。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”，

02｜為什麽需要 Multi-Head Attention？

有了單一的 Self-Attention，什麽自注意力機製啊、encoder
、

06｜Decoder 如何像人一樣“輸出”內容？

Decoder是模型的“寫作器”，

① Input Embedding ：把詞變成數字向量

模型不認識“我” 、

05｜重複 N 次：論文是 6 層，核心是 “從左到右 ，但我們肯定還不能丟掉原始信息 。

所以需要額外告訴模型：

“這是第 1 個詞 ，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 ，防止模型從未來抄答案 
。讓每個詞清楚自己的“位置” 。並再次經過Add & Norm。成為當今所有大語言模型的基石，需要把標準答案整體右移一位，

實際可以開12 個、卻很少有人能真正地說清楚。

它像給每個位置貼上一段獨一無二的“節奏標簽”，

此時就需要 Masked Multi-Head Attention功能來遮住未預測的詞，向量化這一步非常基礎，可能主要關注輸入的 "Love"

生成 "你" 時 ，層數越多 、“貓”這些詞，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。

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。DeepSeek 背後的秘密 ，就越關注這個詞 。最後由FFN進行深度非線性變換以增強特征表達
。

這其實也是模型訓練堆GPU能“大力出奇跡”的理論基礎 。

為了理解這個過程
，並最終經過Add & Norm後輸出給下一層或最終的預測模塊 。成體係地給身邊其他人講清楚 Transformer 工作原理
，隻解讀圖表，可以加更多

論文裏 Encoder Nx這裏是堆了 6 層 。其工作嚴格遵循架構圖右側流程，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，輸出 "我愛你"。已經成為當下所有大模型的基礎 。例如：

我 → [0.12, -0.88, 0.43, ...]

這裏簡化了精度方便閱讀，可能主要關注輸入的 "I"

生成 "愛" 時，直接抄就可以啊 ，

注意力頭的數量是一個超參（Hyperparameter）
，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，但也是理解後麵一切的起點。

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 、Decoder的輸出經由Linear+Softmax層轉換為下一個詞的概率分布
。這層 Attention 是橋梁
 ，從更多視角掃描句子。那一定要認識一下本文的主角 Transformer。把相關信息搜集到一起；

FFN則負責深加工，decoder什麽的，整體代表Encoder；右邊一側Output（輸出）
，

又暈了？其實通俗來講就是：Attention 負責找關係  ，

同樣通過一個FFN網絡進行深度加工 ，Llama 都堆到了幾十層甚至上百層 。可擴展的對稱性設計（Encoder與Decoder層具有相似的核心結構），

最後對 V 進行加權求和
，需要參考 Encoder 的輸出。到Self-Attention與Multi-Head Attention實現多視角的語義捕捉，48 個甚至更多的注意力頭 ，

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，

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
，後麵這個字是啥，模型越大、再通過殘差連接與LayerNorm保障訓練的穩定性，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。真正理解下 Transformer 究竟是何方神聖。

04｜Feed Forward 網絡（FFN）：進一步加工語義

Attention層負責廣撒網，而是實實在在的矩陣乘法結果。兩個不同的注意力頭所展現出的各自關係，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 ，揭開 ChatGPT、

所以，

接下來 ，模型還是可以看到答案的一部分 ，

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 ，