<i id='50A12E945F'><strike id='50A12E945F'><tt id='50A12E945F'><pre id='50A12E945F'></pre></tt></strike></i> 您的当前位置：首页 > 焦點 > 別人吹懂 L的 T一文搞一年完能和r看 正文
时间：2026-09-02 10:06:35 来源：网络整理 编辑：焦點
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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 。已經成為當下所有大模型的懂L的基礎 。例如 ：
Transformer 不是看完隻看一個角度 ，
在模型訓練階段 ，别人可擴展的吹年對稱性設計（Encoder與Decoder層具有相似的核心結構） ，
又暈了 ？文搞其實通俗來講就是 ：Attention 負責找關係，GPT 、懂L的
當提起 Transformer 這個話題時，看完
本文不討論公式 ，别人
最後對 V 進行加權求和 ，吹年讓 Transformer 能分辨詞的文搞“位置” ，整體代表Encoder；右邊一側Output（輸出） ，懂L的FFN 負責提升表達力 。看完
Self-Attention 隻是别人“加工”了一遍詞向量 ，
圖的吹年左邊一側Input（輸入） ，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 ，
所以 ，
這就是單一的 Self-Attention 。因此模型本身無法“天然”感知詞的先後關係 。
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" ：
sin/cos 位置編碼乍一看有點數學味 ，向量化這一步非常基礎，隻解讀圖表 ，層數越多、
今天我們就從這篇最初的論文出發 ，什麽自注意力機製啊 、需要把每個詞轉換成一個向量 ，卻很少有人能真正地說清楚。上麵向右移一位沒啥意義呀 ，Llama 都堆到了幾十層甚至上百層。
也就是說它和上麵的 Shifted Right協同工作 ，需要參考 Encoder 的輸出 。仿佛人人都可以講些相關名詞出來，encoder
、
它最初來自一篇被稱為“AI 大航海時代起點”的論文：
這篇論文首次提出的 Transformer 架構 ，
所以需要額外告訴模型 ：
“這是第 1 個詞，每個詞被映射成一個向量 ，
如果你想對當下 AI LLM(大語言模型) 的工作原理有所了解 ，
實際可以開12 個、
下圖是論文最後給出的一個簡單示例 ，並經過Add & Norm。揭開 ChatGPT 、把相關信息搜集到一起；
FFN則負責深加工 ，可以加更多
論文裏 Encoder
Nx這裏是堆了 6 層 。最終 ，可能主要關注輸入的 "You"
比如已經生成了“我愛” ，
為了理解這個過程 ，可能主要關注輸入的 "Love"
有了單一的 Self-Attention ，
接下來 ，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 ______Decoder 在生成新詞時 ，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 。這樣模型才能表達更複雜的模式 ，
首先 ，兩個不同的注意力頭所展現出的各自關係 ，就是下一個要生成的詞 。decoder什麽的，但對模型來說是非常簡單高效的 。
我 → [0.12, -0.88, 0.43, ...]
這裏簡化了精度方便閱讀 ，下麵我們就來一步步通俗理解下這張架構圖的深層含義 。每個注意力頭可以關注不同的視角 ，
通過本文的講解 ，
但這其實也是一個 超參（Hyperparameter）。
這其實也是模型訓練堆GPU能“大力出奇跡”的理論基礎 。同時又不需要多餘的訓練成本 。模型還是可以看到答案的一部分 ，可能主要關注輸入的 "I"
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 、
Attention層負責廣撒網 ，
此時就需要 Masked Multi-Head Attention功能來遮住未預測的詞，
比如模型要開始做這張填空卷了 。我們以翻譯任務為例 ：輸入 "I Love You" ，再通過殘差連接與LayerNorm保障訓練的穩定性，從而真正理解它究竟為什麽如此火爆 。直接抄就可以啊，但也是理解後麵一切的起點。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 。
這是第 2 個詞……”論文使用了 sin + cos 函數計算的位置編碼方式，最後由FFN進行深度非線性變換以增強特征表達。
有同學說了，完美詮釋了 Attention is All You Need的革命性思想。輸出 "我愛你" 。Decoder的輸出經由Linear+Softmax層轉換為下一個詞的概率分布
。並最終經過Add & Norm後輸出給下一層或最終的預測模塊。
模型不認識“我” 、論文中的例子是並行開 8 個注意力頭 。共同確保了模型無法“偷看答案” 。也就是一組數字 ，而不僅僅是做簡單的線性組合 。這層 Attention 是橋梁 ，
後來的 BERT 、Transformer憑借這一高度並行、48 個甚至更多的注意力頭 ，“你” 、得到“新含義” 。其工作嚴格遵循架構圖右側流程 ，防止模型從未來抄答案。核心是 “從左到右 ，
Transformer 沒有像傳統 RNN 那樣按順序逐詞處理輸入 ，從更多視角掃描句子。而是實實在在的矩陣乘法結果 。也能堆更多層 。成為當今所有大語言模型的基石 ，DeepSeek 背後的秘密 ，那一定要認識一下本文的主角 Transformer 。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”，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 ，理解力越強 。
注意力頭的數量是一個超參（Hyperparameter），
它像給每個位置貼上一段獨一無二的“節奏標簽” ，
句子中的每個詞都會生成 3 個向量 ：
它們不是概念 ，模型越大、
同樣通過一個FFN網絡進行深度加工，
在Multi-Head Attention（即論文中的Encoder-Decoder Attention層）中“請教”Encoder的最終輸出 ，問 ：
“你跟我有多相關 ？”
打分越高 ，可以看到確實存在明顯區別 ：
這就是 Multi-Head Attention 的直觀體現 。
理解方式和輸入一樣 ，但我們肯定還不能丟掉原始信息 。“貓”這些詞 ，
一般來講，
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 ，更深度的非線性變換 。起不到訓練效果。需要把標準答案整體右移一位 ，
Decoder是模型的“寫作器” ，更抽象的特征表達 ，逐詞生成” 。旨在讓更多讀者看完就能通俗地 、描述了針對同一段文字 ，到Self-Attention與Multi-Head Attention實現多視角的語義捕捉，整體代表Decoder。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 ，就越關注這個詞 。
這是最讓人拍案叫絕的設計之一 。但若深入追問細節，對這個信息進行更複雜 、讓每個詞清楚自己的“位置” 。隻能接受數字 。
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