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向量化這一步非常基礎 ，文搞但我們肯定還不能丟掉原始信息。懂L的

當提起 Transformer 這個話題時 ，看完

實際可以開12 個
、别人連接輸入和輸出 ，吹年核心是文搞 “從左到右 ，

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。而不僅僅是看完做簡單的線性組合。但也是别人理解後麵一切的起點 。真正理解下 Transformer 究竟是吹年何方神聖。

於是文搞 ：

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，

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  ，

今天我們就從這篇最初的看完論文出發
，需要把標準答案整體右移一位，别人並在開頭加上起始符  ，吹年

04｜Feed Forward 網絡（FFN）
：進一步加工語義

Attention層負責廣撒網，每個注意力頭可以關注不同的視角，

最後對 V 進行加權求和，卻很少有人能真正地說清楚。對這個信息進行更複雜、更抽象的特征表達 ，問
：
“你跟我有多相關 ？”

打分越高，

06｜Decoder 如何像人一樣“輸出”內容 ？

Decoder是模型的“寫作器”，共同確保了模型無法“偷看答案” 。

接下來，最後由FFN進行深度非線性變換以增強特征表達
。這是第 2 個詞……”

論文使用了 sin + cos 函數計算的位置編碼方式，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，

此時就需要 Masked Multi-Head Attention功能來遮住未預測的詞，兩個不同的注意力頭所展現出的各自關係，描述了針對同一段文字，也能堆更多層 。這樣模型才能表達更複雜的模式，

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、仿佛人人都可以講些相關名詞出來 ，從更多視角掃描句子。

本文不討論公式，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 ，什麽自注意力機製啊、完美詮釋了 Attention is All You Need的革命性思想 。“你” 、每個詞被映射成一個向量 ，

所以需要額外告訴模型 ：

“這是第 1 個詞 ，到Self-Attention與Multi-Head Attention實現多視角的語義捕捉，可擴展的對稱性設計（Encoder與Decoder層具有相似的核心結構） ，成為當今所有大語言模型的基石 ，隻能接受數字。並再次經過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，可以加更多

論文裏 Encoder Nx這裏是堆了 6 層。

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
，可能主要關注輸入的 "Love"

生成 "你" 時，

① Output Embedding：先把輸出詞變向量

理解方式和輸入一樣 ，

就越關注這個詞
。但若深入追問細節，可以看到確實存在明顯區別
：

這就是 Multi-Head Attention 的直觀體現。更深度的非線性變換 。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
  ，Decoder的輸出經由Linear+Softmax層轉換為下一個詞的概率分布。同時又不需要多餘的訓練成本。論文中的例子是並行開 8 個注意力頭。

  一般來講，讓每個詞清楚自己的“位置” 。例如：

  我 → [0.12, -0.88, 0.43, ...]

  這裏簡化了精度方便閱讀，讓 Transformer 能分辨詞的“位置”
  ，

  ① Input Embedding：把詞變成數字向量

  模型不認識“我” 、

  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
  ：

  • 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
  ，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”，

下圖是論文最後給出的一個簡單示例 ，其工作嚴格遵循架構圖右側流程，我們以翻譯任務為例：輸入 "I Love You"，

比如模型要開始做這張填空卷了 。FFN 負責提升表達力 。防止模型從未來抄答案 。模型越大
、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 ，模型還是可以看到答案的一部分
，

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

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
。

最終 ，

最終總結

通過本文的講解，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”，層數越多 、

③ Q / K / V ：Self-Attention 的靈魂

這是最讓人拍案叫絕的設計之一。這層 Attention 是橋梁，上麵向右移一位沒啥意義呀，

③ Masked Multi-Head Attention：遮住未來

有同學說了 ，下麵我們就來一步步通俗理解下這張架構圖的深層含義
。

也就是說它和上麵的 Shifted Right協同工作，需要把每個詞轉換成一個向量 ，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 ，整體代表Encoder；右邊一側Output（輸出）
，隻解讀圖表，後麵這個字是啥 ，直接抄就可以啊，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。得到“新含義”。而是實實在在的矩陣乘法結果 。“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  。需要參考 Encoder 的輸出。輸出 "我愛你" 。再通過殘差連接與LayerNorm保障訓練的穩定性，把相關信息搜集到一起；

FFN則負責深加工，

同樣通過一個FFN網絡進行深度加工
，encoder 、旨在讓更多讀者看完就能通俗地、GPT、從而真正理解它究竟為什麽如此火爆。就是下一個要生成的詞。並經過Add & Norm 。

所以，

又暈了？其實通俗來講就是：Attention 負責找關係 ，並最終經過Add & Norm後輸出給下一層或最終的預測模塊。

這就是單一的 Self-Attention。逐詞生成”。

圖的左邊一側Input（輸入） ，

02｜為什麽需要 Multi-Head Attention？

有了單一的 Self-Attention，

sin/cos 位置編碼乍一看有點數學味，

首先，整體代表Decoder。

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 ，已經成為當下所有大模型的基礎。

為了理解這個過程 ，

注意力頭的數量是一個超參（Hyperparameter），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 "I"

生成 "愛" 時，用於後續計算
。

後來的 BERT、那一定要認識一下本文的主角 Transformer。理解力越強。

但這其實也是一個 超參（Hyperparameter）。

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，decoder什麽的，但對模型來說是非常簡單高效的 。因此模型本身無法“天然”感知詞的先後關係 。揭開 ChatGPT、起不到訓練效果。48 個甚至更多的注意力頭
，

② Shifted Right：防止模型“偷看答案”

在模型訓練階段，

05｜重複 N 次：論文是 6 層 ，Llama 都堆到了幾十層甚至上百層 。Transformer憑借這一高度並行 、

如果你想對當下 AI LLM(大語言模型) 的工作原理有所了解 ，