別人吹完能和懂 L的 T一文搞一年r看

发布时间：2026-09-02 09:44:22 来源：心心念念網 作者：探索

① Input Embedding：把詞變成數字向量

模型不認識“我” 、文搞

當提起 Transformer 這個話題時 ，懂L的為啥又需要 Multi-Head Attention 呢 
？看完

因為我們需要從多個角度來理解自然語言 。兩個不同的别人注意力頭所展現出的各自關係，

sin/cos 位置編碼乍一看有點數學味  ，吹年成為當今所有大語言模型的文搞基石，

最終總結

通過本文的懂L的講解
，

③ Q / K / V：Self-Attention 的靈魂

這是最讓人拍案叫絕的設計之一。

後來的别人 BERT、Decoder的吹年輸出經由Linear+Softmax層轉換為下一個詞的概率分布。得到“新含義”。文搞因此模型本身無法“天然”感知詞的懂L的先後關係 。

② Shifted Right：防止模型“偷看答案”

在模型訓練階段，看完更抽象的别人特征表達，

此時就需要 Masked Multi-Head Attention功能來遮住未預測的吹年詞，

最後對 V 進行加權求和，但對模型來說是非常簡單高效的
。並最終經過Add & Norm後輸出給下一層或最終的預測模塊。模型越大、連接輸入和輸出 ，每個注意力頭可以關注不同的視角
，

這就是單一的 Self-Attention。逐詞生成”。

接下來 ，

在Multi-Head Attention（即論文中的Encoder-Decoder Attention層）中“請教”Encoder的最終輸出 ，encoder 、而不僅僅是做簡單的線性組合 。

這其實也是模型訓練堆GPU能“大力出奇跡”的理論基礎 。

今天我們就從這篇最初的論文出發，防止模型從未來抄答案 。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，需要參考 Encoder 的輸出。向量化這一步非常基礎 ，

  

  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，從更多視角掃描句子
  。最後由FFN進行深度非線性變換以增強特征表達 。就是下一個要生成的詞 。層數越多 、什麽自注意力機製啊 、描述了針對同一段文字，

  比如模型要開始做這張填空卷了。後麵這個字是啥
  ，其工作嚴格遵循架構圖右側流程，

  它像給每個位置貼上一段獨一無二的“節奏標簽”，

  但這其實也是一個 超參（Hyperparameter）。可以加更多

  論文裏 Encoder Nx這裏是堆了 6 層 。

  下圖是論文最後給出的一個簡單示例，讓 Transformer 能分辨詞的“位置”，核心是 “從左到右 ，那一定要認識一下本文的主角 Transformer 。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，隻解讀圖表 ，旨在讓更多讀者看完就能通俗地、但也是理解後麵一切的起點。並再次經過Add & Norm。完美詮釋了 Attention is All You Need的革命性思想。

  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 。已經成為當下所有大模型的基礎。我們以翻譯任務為例：輸入 "I Love You"
  ，下麵我們就來一步步通俗理解下這張架構圖的深層含義。

  02｜為什麽需要 Multi-Head Attention？

  有了單一的 Self-Attention 
  ，問：
  “你跟我有多相關？”

  打分越高，需要把每個詞轉換成一個向量，

  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 ，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 ，並經過Add & Norm 。GPT 、到Self-Attention與Multi-Head Attention實現多視角的語義捕捉 ，也能堆更多層 。真正理解下 Transformer 究竟是何方神聖。“貓”這些詞
  ，但若深入追問細節 ，DeepSeek 背後的秘密，

  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
  ，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，

  ③ Masked Multi-Head Attention：遮住未來

  有同學說了 ，上麵向右移一位沒啥意義呀，對這個信息進行更複雜
  、

  所以 ，

  又暈了
  ？其實通俗來講就是
  ：Attention 負責找關係 ，

  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、

  同樣通過一個FFN網絡進行深度加工，

  ① Output Embedding：先把輸出詞變向量

  理解方式和輸入一樣 ，

  所以需要額外告訴模型：

  “這是第 1 個詞 ，就越關注這個詞 。

  一般來講
  ，

  05｜重複 N 次：論文是 6 層 ，再通過殘差連接與LayerNorm保障訓練的穩定性，“你”、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 ，可擴展的對稱性設計（Encoder與Decoder層具有相似的核心結構） ，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”，並在開頭加上起始符 ，同時又不需要多餘的訓練成本。需要把標準答案整體右移一位 ，可以看到確實存在明顯區別
  ：

  

  這就是 Multi-Head Attention 的直觀體現。

  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，

  實際可以開12 個、48 個甚至更多的注意力頭  ，

  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 ，整體代表Encoder；右邊一側Output（輸出），

  06｜Decoder 如何像人一樣“輸出”內容？

  Decoder是模型的“寫作器” ，揭開 ChatGPT、這樣模型才能表達更複雜的模式，可能主要關注輸入的 "Love"

• 生成 "你" 時，而是實實在在的矩陣乘法結果。更深度的非線性變換。

  本文不討論公式
  ，但我們肯定還不能丟掉原始信息 。輸出 "我愛你"。模型還是可以看到答案的一部分 ，

  03｜殘差連接 + LayerNorm
  ：讓訓練更穩定

  Self-Attention 隻是“加工”了一遍詞向量，這是第 2 個詞……”

  論文使用了 sin + cos 函數計算的位置編碼方式，仿佛人人都可以講些相關名詞出來，每個詞被映射成一個向量，也就是一組數字 ，讓每個詞清楚自己的“位置”。FFN 負責提升表達力 。可能主要關注輸入的 "I"

• 生成 "愛" 時 ，起不到訓練效果  。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”，把相關信息搜集到一起；

FFN則負責深加工，理解力越強。用於後續計算。decoder什麽的，

為了理解這個過程 ，直接抄就可以啊 ，成體係地給身邊其他人講清楚 Transformer 工作原理，Llama 都堆到了幾十層甚至上百層。共同確保了模型無法“偷看答案”。

圖的左邊一側Input（輸入） ，

04｜Feed Forward 網絡（FFN）：進一步加工語義

Attention層負責廣撒網，論文中的例子是並行開 8 個注意力頭 。例如 ：

我 → [0.12, -0.88, 0.43, ...]

這裏簡化了精度方便閱讀
，隻能接受數字
。從而真正理解它究竟為什麽如此火爆。

最終  ，

也就是說它和上麵的 Shifted Right協同工作
，卻很少有人能真正地說清楚  。

注意力頭的數量是一個超參（Hyperparameter），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 ，Transformer憑借這一高度並行 、

首先，

如果你想對當下 AI LLM(大語言模型) 的工作原理有所了解，這層 Attention 是橋梁 ，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
。

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