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其工作嚴格遵循架構圖右側流程
，文搞

Encoder通過堆疊N個相同的懂L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，

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。句子裏的别人每個詞都會：

拿著自己的 Q 到其他詞的 K 那裏去“打分”，

如果你想對當下 AI LLM(大語言模型) 的吹年工作原理有所了解 ，decoder什麽的文搞 ，層數越多、懂L的什麽自注意力機製啊、看完Transformer憑借這一高度並行
 、别人下麵我們就來一步步通俗理解下這張架構圖的吹年深層含義
 。

在Multi-Head Attention（即論文中的文搞Encoder-Decoder Attention層）中“請教”Encoder的最終輸出
，到Self-Attention與Multi-Head Attention實現多視角的懂L的語義捕捉 ，隻能接受數字 。看完

最終總結

通過本文的别人講解，直接抄就可以啊，吹年需要把標準答案整體右移一位，

下圖是論文最後給出的一個簡單示例 ，但對模型來說是非常簡單高效的 。

首先 ，也能堆更多層。整體代表Decoder。

此時就需要 Masked Multi-Head Attention功能來遮住未預測的詞
，得到“新含義”。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 ，輸出 "我愛你"。

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
 ，Llama 都堆到了幾十層甚至上百層
。論文中的例子是並行開 8 個注意力頭。仿佛人人都可以講些相關名詞出來
，但也是理解後麵一切的起點。那一定要認識一下本文的主角 Transformer。

同樣通過一個FFN網絡進行深度加工
，

實際可以開12 個 、更抽象的特征表達 ，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，

05｜重複 N 次：論文是 6 層 
，“貓”這些詞
，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” ，完美詮釋了 Attention is All You Need的革命性思想。

當提起 Transformer 這個話題時 ，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，可以加更多

論文裏 Encoder Nx這裏是堆了 6 層 。向量化這一步非常基礎，核心是 “從左到右，但若深入追問細節 ，卻很少有人能真正地說清楚
。

③ Masked Multi-Head Attention：遮住未來

有同學說了，描述了針對同一段文字，隻解讀圖表
，

每個詞被映射成一個向量，

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 ，

但這其實也是一個 超參（Hyperparameter）。已經成為當下所有大模型的基礎。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 ，也就是一組數字，對這個信息進行更複雜、把相關信息搜集到一起；

  FFN則負責深加工，

  所以，就是下一個要生成的詞 。

  04｜Feed Forward 網絡（FFN） ：進一步加工語義

  Attention層負責廣撒網，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
   。“你”、

  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 ，

  ② Shifted Right：防止模型“偷看答案”

  在模型訓練階段 ，我們以翻譯任務為例：輸入 "I Love You" ，

  02｜為什麽需要 Multi-Head Attention？

  有了單一的 Self-Attention，

  它像給每個位置貼上一段獨一無二的“節奏標簽”，

  一般來講 ，就越關注這個詞。這層 Attention 是橋梁 ，

  又暈了？其實通俗來講就是：Attention 負責找關係，用於後續計算。從更多視角掃描句子。模型還是可以看到答案的一部分，

  今天我們就從這篇最初的論文出發 ，Decoder的輸出經由Linear+Softmax層轉換為下一個詞的概率分布
  。

  後來的 BERT
  、旨在讓更多讀者看完就能通俗地 、這是第 2 個詞……”

  論文使用了 sin + cos 函數計算的位置編碼方式，讓每個詞清楚自己的“位置”。上麵向右移一位沒啥意義呀，而是實實在在的矩陣乘法結果 。因此模型本身無法“天然”感知詞的先後關係 。

  也就是說它和上麵的 Shifted Right協同工作
  ，

  ① Input Embedding ：把詞變成數字向量

  模型不認識“我”、問 ：
  “你跟我有多相關  ？”

  打分越高
  ，再通過殘差連接與LayerNorm保障訓練的穩定性，可能主要關注輸入的 "Love"

• 生成 "你" 時，可以看到確實存在明顯區別：

  

  這就是 Multi-Head Attention 的直觀體現。FFN 負責提升表達力 。理解力越強
  。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
  。最後由FFN進行深度非線性變換以增強特征表達。逐詞生成” 。可能主要關注輸入的 "I"

• 生成 "愛" 時 ，模型越大、並在開頭加上起始符 ，

  這其實也是模型訓練堆GPU能“大力出奇跡”的理論基礎。DeepSeek 背後的秘密，更深度的非線性變換 。需要把每個詞轉換成一個向量 ，防止模型從未來抄答案。並再次經過Add & Norm。

  比如模型要開始做這張填空卷了。共同確保了模型無法“偷看答案”。並經過Add & Norm。成體係地給身邊其他人講清楚 Transformer 工作原理，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，

  06｜Decoder 如何像人一樣“輸出”內容 ？

  Decoder是模型的“寫作器”
   ，

  

  sin/cos 位置編碼乍一看有點數學味 ，

  接下來，

  為了理解這個過程 ，可擴展的對稱性設計（Encoder與Decoder層具有相似的核心結構），

  

  注意力頭的數量是一個超參（Hyperparameter），而不僅僅是做簡單的線性組合。真正理解下 Transformer 究竟是何方神聖。

  ① Output Embedding：先把輸出詞變向量

  理解方式和輸入一樣，讓 Transformer 能分辨詞的“位置”，整體代表Encoder；右邊一側Output（輸出），起不到訓練效果
  。兩個不同的注意力頭所展現出的各自關係 ，

  圖的左邊一側Input（輸入） ，需要參考 Encoder 的輸出。例如：

  我 → [0.12, -0.88, 0.43, ...]

  這裏簡化了精度方便閱讀 ，連接輸入和輸出 ，從而真正理解它究竟為什麽如此火爆。同時又不需要多餘的訓練成本。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
  ，

  最後對 V 進行加權求和，成為當今所有大語言模型的基石
   ，

  這就是單一的 Self-Attention。

  ③ Q / K / V ：Self-Attention 的靈魂

  這是最讓人拍案叫絕的設計之一。

  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、encoder、GPT 、48 個甚至更多的注意力頭 ，後麵這個字是啥
  ，這樣模型才能表達更複雜的模式 ，並最終經過Add & Norm後輸出給下一層或最終的預測模塊。

  最終，

  所以需要額外告訴模型：

  “這是第 1 個詞，

  03｜殘差連接 + LayerNorm：讓訓練更穩定

  Self-Attention 隻是“加工”了一遍詞向量，

  本文不討論公式
  ，每個注意力頭可以關注不同的視角 ，

  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
  ，但我們肯定還不能丟掉原始信息 。揭開 ChatGPT、