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下麵我們就來一步步通俗理解下這張架構圖的文搞深層含義 。

圖的懂L的左邊一側Input（輸入） ，上麵向右移一位沒啥意義呀 ，看完

又暈了 ？别人其實通俗來講就是：Attention 負責找關係，

06｜Decoder 如何像人一樣“輸出”內容 ？吹年

Decoder是模型的“寫作器” ，並在開頭加上起始符 
，文搞

它最初來自一篇被稱為“AI 大航海時代起點”的懂L的論文：

• Attention is All You Need

這篇論文首次提出的 Transformer 架構
，

所以
，看完直接抄就可以啊
，别人這樣模型才能表達更複雜的吹年模式 ，輸出 "我愛你"。文搞起不到訓練效果。懂L的

這就是看完單一的 Self-Attention 。整體代表Decoder。别人

比如模型要開始做這張填空卷了。吹年逐詞生成” 。並最終經過Add & Norm後輸出給下一層或最終的預測模塊。但我們肯定還不能丟掉原始信息。

最終，可擴展的對稱性設計（Encoder與Decoder層具有相似的核心結構），DeepSeek 背後的秘密
，成為當今所有大語言模型的基石 ，仿佛人人都可以講些相關名詞出來，成體係地給身邊其他人講清楚 Transformer 工作原理，Decoder的輸出經由Linear+Softmax層轉換為下一個詞的概率分布 。可能主要關注輸入的 "Love"

生成 "你" 時 
，

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 、因此模型本身無法“天然”感知詞的先後關係。就是下一個要生成的詞  。後麵這個字是啥 ，

最後對 V 進行加權求和，那一定要認識一下本文的主角 Transformer 。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”，什麽自注意力機製啊、

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，每個注意力頭可以關注不同的視角，也就是一組數字
，

04｜Feed Forward 網絡（FFN）
：進一步加工語義

Attention層負責廣撒網，

sin/cos 位置編碼乍一看有點數學味，讓 Transformer 能分辨詞的“位置”，

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，

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
，

當提起 Transformer 這個話題時，

本文不討論公式 ，從更多視角掃描句子 。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。但若深入追問細節，

05｜重複 N 次：論文是 6 層，

但這其實也是一個 超參（Hyperparameter）。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，需要把標準答案整體右移一位 ，“貓”這些詞
，“你”、

一般來講，更抽象的特征表達
，

③ Masked Multi-Head Attention：遮住未來

有同學說了，

這其實也是模型訓練堆GPU能“大力出奇跡”的理論基礎。FFN 負責提升表達力。再通過殘差連接與LayerNorm保障訓練的穩定性，並經過Add & Norm。兩個不同的注意力頭所展現出的各自關係 ，對這個信息進行更複雜
、

如果你想對當下 AI LLM(大語言模型) 的工作原理有所了解，旨在讓更多讀者看完就能通俗地、

首先，

① Output Embedding：先把輸出詞變向量

理解方式和輸入一樣 ，

接下來，

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，

② Shifted Right ：防止模型“偷看答案”

在模型訓練階段，而不僅僅是做簡單的線性組合。

後來的 BERT、把相關信息搜集到一起；

FFN則負責深加工，

今天我們就從這篇最初的論文出發 ，但對模型來說是非常簡單高效的。層數越多 、可以看到確實存在明顯區別 ：

這就是 Multi-Head Attention 的直觀體現 。模型還是可以看到答案的一部分 ，論文中的例子是並行開 8 個注意力頭。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
。已經成為當下所有大模型的基礎 。完美詮釋了 Attention is All You Need的革命性思想。需要參考 Encoder 的輸出。GPT 、真正理解下 Transformer 究竟是何方神聖
。更深度的非線性變換 。其工作嚴格遵循架構圖右側流程
，隻能接受數字。卻很少有人能真正地說清楚
。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，向量化這一步非常基礎，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”
  ，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 ，讓每個詞清楚自己的“位置”。到Self-Attention與Multi-Head Attention實現多視角的語義捕捉，Transformer憑借這一高度並行、這層 Attention 是橋梁，但也是理解後麵一切的起點
  。例如：

  我 → [0.12, -0.88, 0.43, ...]

  這裏簡化了精度方便閱讀 
  ，同時又不需要多餘的訓練成本。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，

  ③ Q / K / V：Self-Attention 的靈魂

  這是最讓人拍案叫絕的設計之一。從而真正理解它究竟為什麽如此火爆。

  02｜為什麽需要 Multi-Head Attention？

  有了單一的 Self-Attention ，可能主要關注輸入的 "I"

• 生成 "愛" 時 ，揭開 ChatGPT、核心是 “從左到右，

  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。這是第 2 個詞……”

  論文使用了 sin + cos 函數計算的位置編碼方式 ，

  下圖是論文最後給出的一個簡單示例，用於後續計算 。每個詞被映射成一個向量
  ，模型越大 、decoder什麽的，encoder 、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，問 ：
  “你跟我有多相關？”

  打分越高，

  03｜殘差連接 + LayerNorm ：讓訓練更穩定

  Self-Attention 隻是“加工”了一遍詞向量 
  ，得到“新含義”。

  為了理解這個過程，可以加更多

  論文裏 Encoder Nx這裏是堆了 6 層。隻解讀圖表，防止模型從未來抄答案。整體代表Encoder；右邊一側Output（輸出），需要把每個詞轉換成一個向量，

  實際可以開12 個 、

  最終總結

  通過本文的講解，

  同樣通過一個FFN網絡進行深度加工 ，

  ① Input Embedding ：把詞變成數字向量

  模型不認識“我” 、描述了針對同一段文字，

  也就是說它和上麵的 Shifted Right協同工作，Llama 都堆到了幾十層甚至上百層  。

  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 ，我們以翻譯任務為例 ：輸入 "I Love You"，連接輸入和輸出，理解力越強。而是實實在在的矩陣乘法結果 。

  在Multi-Head Attention（即論文中的Encoder-Decoder Attention層）中“請教”Encoder的最終輸出，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，48 個甚至更多的注意力頭 ，並再次經過Add & Norm
  。也能堆更多層。共同確保了模型無法“偷看答案”。最後由FFN進行深度非線性變換以增強特征表達
   。

  所以需要額外告訴模型 ：

  “這是第 1 個詞，就越關注這個詞 。

  

  注意力頭的數量是一個超參（Hyperparameter），