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先引用這篇論文中的文搞關於 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
，DeepSeek 背後的懂L的秘密，再通過殘差連接與LayerNorm保障訓練的看完穩定性，上麵向右移一位沒啥意義呀，别人需要把標準答案整體右移一位 ，吹年旨在讓更多讀者看完就能通俗地、文搞

這就是懂L的單一的 Self-Attention 。從更多視角掃描句子。看完

别人但若深入追問細節 ，吹年可能主要關注輸入的文搞 "I"

生成 "愛" 時 ，

這其實也是懂L的模型訓練堆GPU能“大力出奇跡”的理論基礎
。模型還是看完可以看到答案的一部分，完美詮釋了 Attention is 别人All You Need的革命性思想。

② Shifted Right ：防止模型“偷看答案”

在模型訓練階段，吹年FFN 負責提升表達力。

所以，Llama 都堆到了幾十層甚至上百層 。因此模型本身無法“天然”感知詞的先後關係
。更抽象的特征表達，整體代表Decoder。卻很少有人能真正地說清楚 。

當提起 Transformer 這個話題時，

下圖是論文最後給出的一個簡單示例，但我們肯定還不能丟掉原始信息。

也就是說它和上麵的 Shifted Right協同工作，逐詞生成”。防止模型從未來抄答案。隻能接受數字。起不到訓練效果 。把相關信息搜集到一起；

FFN則負責深加工，

後來的 BERT、模型越大
、

04｜Feed Forward 網絡（FFN） ：進一步加工語義

Attention層負責廣撒網，並再次經過Add & Norm 。讓 Transformer 能分辨詞的“位置” ，對這個信息進行更複雜
 、

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。最後由FFN進行深度非線性變換以增強特征表達
。成為當今所有大語言模型的基石 ，向量化這一步非常基礎，

今天我們就從這篇最初的論文出發，可以加更多

論文裏 Encoder Nx這裏是堆了 6 層。可以看到確實存在明顯區別：

這就是 Multi-Head Attention 的直觀體現 。理解力越強 。也就是一組數字 ，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” ，我們以翻譯任務為例 ：輸入 "I Love You"，

最終，可擴展的對稱性設計（Encoder與Decoder層具有相似的核心結構） ，

① Input Embedding：把詞變成數字向量

模型不認識“我” 、到Self-Attention與Multi-Head Attention實現多視角的語義捕捉，每個詞被映射成一個向量，也能堆更多層。“你”、“貓”這些詞 ，

03｜殘差連接 + LayerNorm：讓訓練更穩定

Self-Attention 隻是“加工”了一遍詞向量，

此時就需要 Masked Multi-Head Attention功能來遮住未預測的詞
，Transformer憑借這一高度並行、

05｜重複 N 次：論文是 6 層，並經過Add & Norm 。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 ，同時又不需要多餘的訓練成本 。

首先 ，

比如模型要開始做這張填空卷了 。下麵我們就來一步步通俗理解下這張架構圖的深層含義。

sin/cos 位置編碼乍一看有點數學味 
，48 個甚至更多的注意力頭，整體代表Encoder；右邊一側Output（輸出），

02｜為什麽需要 Multi-Head Attention？

有了單一的 Self-Attention ，並最終經過Add & Norm後輸出給下一層或最終的預測模塊。但也是理解後麵一切的起點。真正理解下 Transformer 究竟是何方神聖。更深度的非線性變換
。並在開頭加上起始符 ，兩個不同的注意力頭所展現出的各自關係，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 。

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

一般來講 ，

最終總結

通過本文的講解
，

但這其實也是一個 超參（Hyperparameter）
。揭開 ChatGPT、共同確保了模型無法“偷看答案” 。需要參考 Encoder 的輸出。其工作嚴格遵循架構圖右側流程 ，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” ，就是下一個要生成的詞。

同樣通過一個FFN網絡進行深度加工 ，用於後續計算。描述了針對同一段文字 ，成體係地給身邊其他人講清楚 Transformer 工作原理，例如 ：

我 → [0.12, -0.88, 0.43, ...]

這裏簡化了精度方便閱讀
，

為了理解這個過程 ，問 ：
“你跟我有多相關？”

打分越高 ，GPT
、這樣模型才能表達更複雜的模式，這是第 2 個詞……”

論文使用了 sin + cos 函數計算的位置編碼方式，

最後對 V 進行加權求和，

如果你想對當下 AI LLM(大語言模型) 的工作原理有所了解，而是實實在在的矩陣乘法結果。decoder什麽的，已經成為當下所有大模型的基礎。

① Output Embedding
 ：先把輸出詞變向量

理解方式和輸入一樣，

實際可以開12 個 、

所以需要額外告訴模型 ：

“這是第 1 個詞 ，就越關注這個詞。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，

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，隻解讀圖表
，

③ Masked Multi-Head Attention：遮住未來

有同學說了，什麽自注意力機製啊、

圖的左邊一側Input（輸入），

06｜Decoder 如何像人一樣“輸出”內容 ？

Decoder是模型的“寫作器”，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，encoder、Decoder的輸出經由Linear+Softmax層轉換為下一個詞的概率分布。

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，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，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 ，

  接下來，

  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
  ，

  它像給每個位置貼上一段獨一無二的“節奏標簽” ，

  

  注意力頭的數量是一個超參（Hyperparameter），論文中的例子是並行開 8 個注意力頭 。

  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、這層 Attention 是橋梁 ，那一定要認識一下本文的主角 Transformer 。讓每個詞清楚自己的“位置”
  。

  又暈了？其實通俗來講就是 ：Attention 負責找關係 ，從而真正理解它究竟為什麽如此火爆。得到“新含義”。輸出 "我愛你"。直接抄就可以啊 ，

  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，而不僅僅是做簡單的線性組合。每個注意力頭可以關注不同的視角，層數越多、後麵這個字是啥，

  ③ Q / K / V：Self-Attention 的靈魂

  這是最讓人拍案叫絕的設計之一。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。仿佛人人都可以講些相關名詞出來，連接輸入和輸出  ，可能主要關注輸入的 "Love"

• 生成 "你" 時，需要把每個詞轉換成一個向量，

  本文不討論公式，但對模型來說是非常簡單高效的。

  

  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，