這就是文搞單一的 Self-Attention。並最終經過Add & Norm後輸出給下一層或最終的懂L的預測模塊。讓 Decoder 可以“請教 Encoder”：

“你生成的看完詞和輸入序列的哪些部分相關？”

例如翻譯 "I Love You"：

• 生成 "我" 時，
  别人

  02｜為什麽需要 Multi-Head Attention？吹年

  有了單一的 Self-Attention，

  同樣通過一個FFN網絡進行深度加工 ，這是第 2 個詞……”

  論文使用了 sin + cos 函數計算的位置編碼方式，對這個信息進行更複雜、FFN 負責提升表達力 。模型越大、

  首先 ，

  

  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，Llama 都堆到了幾十層甚至上百層 。這樣模型才能表達更複雜的模式 ，那一定要認識一下本文的主角 Transformer。

  下圖是論文最後給出的一個簡單示例，完美詮釋了 Attention is All You Need的革命性思想 。連接輸入和輸出，隻解讀圖表，並在開頭加上起始符 ，讓 Transformer 能分辨詞的“位置”，DeepSeek 背後的秘密 ，整體代表Encoder；右邊一側Output（輸出），共同確保了模型無法“偷看答案”。

  最後對 V 進行加權求和，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”，decoder什麽的 ，

03｜殘差連接 + LayerNorm：讓訓練更穩定

Self-Attention 隻是“加工”了一遍詞向量 ，

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 、Transformer憑借這一高度並行、可能主要關注輸入的 "Love"

① Input Embedding
：把詞變成數字向量

模型不認識“我” 、起不到訓練效果。

又暈了 ？其實通俗來講就是：Attention 負責找關係 ，同時又不需要多餘的訓練成本  。

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
。並經過Add & Norm 。

實際可以開12 個、這層 Attention 是橋梁 ，

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
，用於後續計算  。

如果你想對當下 AI LLM(大語言模型) 的工作原理有所了解，問：
“你跟我有多相關？”

打分越高，更抽象的特征表達
，也能堆更多層。

06｜Decoder 如何像人一樣“輸出”內容？

Decoder是模型的“寫作器”，

最終，需要把標準答案整體右移一位，整體代表Decoder。48 個甚至更多的注意力頭，得到“新含義”
。但我們肯定還不能丟掉原始信息。其工作嚴格遵循架構圖右側流程，成為當今所有大語言模型的基石 ，就越關注這個詞。“貓”這些詞，上麵向右移一位沒啥意義呀 ，

① Output Embedding ：先把輸出詞變向量

理解方式和輸入一樣，

此時就需要 Masked Multi-Head Attention功能來遮住未預測的詞，GPT 、描述了針對同一段文字 ，每個詞被映射成一個向量，後麵這個字是啥 ，我們以翻譯任務為例
：輸入 "I Love You"
，可以加更多

論文裏 Encoder Nx這裏是堆了 6 層 。到Self-Attention與Multi-Head Attention實現多視角的語義捕捉 ，讓每個詞清楚自己的“位置”。

它像給每個位置貼上一段獨一無二的“節奏標簽” ，而不僅僅是做簡單的線性組合 。

本文不討論公式 ，層數越多、並再次經過Add & Norm
。

② Shifted Right
：防止模型“偷看答案”

在模型訓練階段，已經成為當下所有大模型的基礎 。

後來的 BERT、例如：

我 → [0.12, -0.88, 0.43, ...]

這裏簡化了精度方便閱讀，

③ Q / K / V：Self-Attention 的靈魂

這是最讓人拍案叫絕的設計之一。

接下來
，真正理解下 Transformer 究竟是何方神聖 。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，每個注意力頭可以關注不同的視角，需要參考 Encoder 的輸出
。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，但若深入追問細節，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，

③ Masked Multi-Head Attention：遮住未來

有同學說了，兩個不同的注意力頭所展現出的各自關係 ，輸出 "我愛你"。把相關信息搜集到一起；

FFN則負責深加工，卻很少有人能真正地說清楚。旨在讓更多讀者看完就能通俗地、

當提起 Transformer 這個話題時，就是下一個要生成的詞
 。核心是 “從左到右，

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，

但這其實也是一個 超參（Hyperparameter） 。

一般來講，也就是一組數字，

最終總結

通過本文的講解 ，向量化這一步非常基礎，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 ，

也就是說它和上麵的 Shifted Right協同工作，下麵我們就來一步步通俗理解下這張架構圖的深層含義。論文中的例子是並行開 8 個注意力頭
。從更多視角掃描句子。

04｜Feed Forward 網絡（FFN） ：進一步加工語義

Attention層負責廣撒網，而是實實在在的矩陣乘法結果。“你” 、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” ，最後由FFN進行深度非線性變換以增強特征表達。再通過殘差連接與LayerNorm保障訓練的穩定性 ，什麽自注意力機製啊、仿佛人人都可以講些相關名詞出來 ，

注意力頭的數量是一個超參（Hyperparameter） ，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 。Decoder的輸出經由Linear+Softmax層轉換為下一個詞的概率分布  。

今天我們就從這篇最初的論文出發，可以看到確實存在明顯區別 ：

這就是 Multi-Head Attention 的直觀體現 。

為了理解這個過程，防止模型從未來抄答案 。成體係地給身邊其他人講清楚 Transformer 工作原理 ，需要把每個詞轉換成一個向量
，

比如模型要開始做這張填空卷了。encoder、

05｜重複 N 次 ：論文是 6 層，更深度的非線性變換。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。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，

所以需要額外告訴模型：

“這是第 1 個詞，理解力越強。從而真正理解它究竟為什麽如此火爆。揭開 ChatGPT 、

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

所以 ，

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 ，