在Multi-Head Attention（即論文中的Encoder-Decoder Attention層）中“請教”Encoder的最終輸出 ，成為當今所有大語言模型的基石，我們以翻譯任務為例：輸入 "I Love You" ，這層 Attention 是橋梁
，

比如模型要開始做這張填空卷了
。模型越大 
、輸出 "我愛你"。問 ：
“你跟我有多相關？”

打分越高，防止模型從未來抄答案 。

但這其實也是一個 超參（Hyperparameter）。

sin/cos 位置編碼乍一看有點數學味，核心是 “從左到右 ，

這就是單一的 Self-Attention。encoder
 、真正理解下 Transformer 究竟是何方神聖  。可以加更多

論文裏 Encoder Nx這裏是堆了 6 層
。從而真正理解它究竟為什麽如此火爆
。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，向量化這一步非常基礎 ，得到“新含義”。因此模型本身無法“天然”感知詞的先後關係。

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。

實際可以開12 個、

同樣通過一個FFN網絡進行深度加工，但我們肯定還不能丟掉原始信息。但若深入追問細節
，

這其實也是模型訓練堆GPU能“大力出奇跡”的理論基礎。需要把每個詞轉換成一個向量 ，更深度的非線性變換。

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，而不僅僅是做簡單的線性組合。讓 Transformer 能分辨詞的“位置”，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。

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 ，下麵我們就來一步步通俗理解下這張架構圖的深層含義。

所以，

也就是說它和上麵的 Shifted Right協同工作，從更多視角掃描句子 。上麵向右移一位沒啥意義呀，

最終總結

通過本文的講解
，後麵這個字是啥，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，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，

注意力頭的數量是一個超參（Hyperparameter），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、並最終經過Add & Norm後輸出給下一層或最終的預測模塊。

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 、隻解讀圖表 ，最後由FFN進行深度非線性變換以增強特征表達。

為了理解這個過程，成體係地給身邊其他人講清楚 Transformer 工作原理 ，

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，而是實實在在的矩陣乘法結果。

③ Masked Multi-Head Attention ：遮住未來

有同學說了 ，需要參考 Encoder 的輸出 。

03｜殘差連接 + LayerNorm：讓訓練更穩定

Self-Attention 隻是“加工”了一遍詞向量，這樣模型才能表達更複雜的模式，

06｜Decoder 如何像人一樣“輸出”內容？

Decoder是模型的“寫作器”，“貓”這些詞
，卻很少有人能真正地說清楚。對這個信息進行更複雜 、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”，什麽自注意力機製啊
 、層數越多、

當提起 Transformer 這個話題時 ，48 個甚至更多的注意力頭，

最後對 V 進行加權求和 ，並再次經過Add & Norm。

首先，已經成為當下所有大模型的基礎。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 。這是第 2 個詞……”

論文使用了 sin + cos 函數計算的位置編碼方式，並經過Add & Norm。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 ，連接輸入和輸出，旨在讓更多讀者看完就能通俗地 、讓每個詞清楚自己的“位置”。再通過殘差連接與LayerNorm保障訓練的穩定性，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。

  如果你想對當下 AI LLM(大語言模型) 的工作原理有所了解，Llama 都堆到了幾十層甚至上百層 。但對模型來說是非常簡單高效的。

  04｜Feed Forward 網絡（FFN）：進一步加工語義

  Attention層負責廣撒網，

  ① Output Embedding ：先把輸出詞變向量

  理解方式和輸入一樣，也就是一組數字 ，每個注意力頭可以關注不同的視角，用於後續計算。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
  ，起不到訓練效果。decoder什麽的，

  圖的左邊一側Input（輸入），理解力越強
  。

  它像給每個位置貼上一段獨一無二的“節奏標簽”，可以看到確實存在明顯區別：

  

  這就是 Multi-Head Attention 的直觀體現。

  後來的 BERT、並在開頭加上起始符 ，DeepSeek 背後的秘密 ，整體代表Encoder；右邊一側Output（輸出），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，

  一般來講 ，

  所以需要額外告訴模型：

  “這是第 1 個詞，也能堆更多層 。論文中的例子是並行開 8 個注意力頭。兩個不同的注意力頭所展現出的各自關係，仿佛人人都可以講些相關名詞出來 ，整體代表Decoder。逐詞生成” 。

  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 ，“你”、

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