在AI大模型席卷各行各业的当下，Transformer架构始终是绕不开的核心基石——这个由谷歌在2017年通过论文《Attention Is All You Need》提出的创新设计，彻底颠覆了传统序列模型依赖RNN/LSTM的范式，直接开启了深度学习的“注意力时代”。为了让更多人理清其底层逻辑，我整理了一份通俗化笔记，结合具体案例拆解架构细节，同时补充部分原理解析中的关键细节，方便大家收藏学习。

先从整体架构图建立认知，Transformer的核心分为编码器（Encoder） 与解码器（Decoder） 两大部分，我们可以用一个具体案例贯穿始终：假设输入文本为“请介绍一些《孙子兵法》这本”，先对其进行Token划分（暂定为26个Token，实际划分需结合分词器，此处为方便计算设定），后续所有步骤均围绕这26个Token展开解析。

一、输入层：从文本到向量的“翻译”过程

在文本进入编码器之前，需要完成三步预处理，核心是将“人类语言”转化为“计算机能理解的数字向量”。

1. Tokenization（ Token化）：文本的“拆分法则”

Token化本质是将连续文本拆分为离散的“语义基本单元”，而非简单按字或单词分割。常见的对应关系是：100个Token约对应50个汉字，或75个英文单词。
为什么不直接“一字一Token”？核心原因有三点：

• 控制词表大小：若按单个汉字/单词定义Token，遇到生僻字、新造词（如网络热词）时词表会无限膨胀，增加模型存储与计算成本；
• 复用语义单元：像“河”“海”可共享“水相关”的基础语义，英文中“happy”“unhappy”“happiness”可通过“happy”这个核心Token结合前缀/后缀推导，减少重复学习；
• 增强语义理解：合理的拆分能保留更完整的语义，比如“《孙子兵法》”作为一个整体Token，比拆成“《”“孙”“子”“兵”“法”“》”更能让模型识别其为“特定书籍名称”。

2. 词元嵌入（Embedding）：给Token“分配数字身份”

计算机无法直接处理文本，必须将每个Token转化为向量——这一步由Embedding模型完成，核心是“万事万物皆可向量化”，向量空间中的每个维度都对应Token的一个“语义特征”（如“是否为名词”“情感倾向”等）。
早期的One-Hot编码（独热编码）曾用于向量化：假设词表大小为512，那么每个Token对应一个512维向量，其中仅对应Token位置的维度为1，其余均为0。但这种方式有明显缺陷：

• 向量稀疏：512维中仅1个非零值，大部分维度浪费，且维度越高稀疏性越严重；
• 无语义关联：任意两个One-Hot向量的“距离”（如余弦相似度）均为0，无法体现“河”与“海”的关联性，也无法区分“开心”与“快乐”的相近语义；
• 无逻辑关系：无法通过向量计算推导语义逻辑，比如“国王 - 男人 + 女人 = 女王”这类语义关联无法实现。
  因此，Transformer采用的是稠密Embedding，每个Token的向量是512维的“连续数值向量”，能通过训练自动捕捉语义关联，解决了One-Hot的痛点。

3. 位置编码（Positional Encoding）：给Token“标注顺序”

文本的语义高度依赖“词的位置”，比如“狗咬了猫”和“猫咬了狗”，字完全相同但位置不同，含义截然相反。而Attention机制本身不具备“顺序感知能力”，因此需要通过位置编码为每个Token的向量添加“位置信息”。
Transformer的位置编码向量同样是512维，与Embedding向量维度一致（方便直接相加融合）。其设计巧妙之处在于：通过正弦函数（sin）和余弦函数（cos）生成位置编码，既能区分不同位置，又能让模型感知“位置距离”——比如第1个Token与第3个Token的编码差异，小于第1个与第10个Token的差异，符合人类对“近义关联更强”的认知。

二、编码器（Encoder）：文本语义的“深度提炼”

完成输入预处理后，向量会进入编码器。每个编码器层包含两大核心模块：多头自注意力机制与位置感知前馈神经网络，且Transformer的编码器通常由6个相同的编码器层“堆叠”而成（论文中设定，不同大模型可能调整层数）。

1. 多头自注意力机制：让模型“学会关注重点”

注意力机制的核心逻辑是“将注意力聚焦在重要信息上”，而多头自注意力则是“从多个角度同时关注不同重点”，其核心公式为：
Attention(Q, K, V) = softmax( (Q × K^T) / √d_k ) × V
公式中Q（Query，查询）、K（Key，键）、V（Value，值）是三个关键向量，我们可以用“查字典”类比：Q是“要查的问题”，K是“字典的目录”，V是“目录对应的内容”，通过计算Q与K的相似度，找到最相关的V并输出。

（1）基础概念拆解

• 注意力机制：单维度的“信息匹配”。比如预测一个人的“体重”和“腿长”，可将“身高178cm、腰围38cm”作为Q，“身高、腰围”作为K，“体重、腿长”作为V，通过Q与K的匹配度，加权得到V的结果（即预测值）。实际应用中，Q、K、V可以是多维向量，覆盖更多特征。
• 自注意力机制：“自己与自己比较”的注意力。以我们案例中的26个Token为例，每个Token对应一个512维向量，自注意力会让每个Token的向量（作为Q）与所有Token的向量（作为K） 计算相似度，再根据相似度对所有Token的V向量进行加权求和——最终每个Token的输出向量，都融合了“自身+所有其他Token”的语义信息，实现“信息聚合”。
• 多头自注意力机制：“多专家协同关注”。如果说自注意力是“一个人看问题”，多头自注意力就是“多个人从不同角度看问题”。Transformer会将原始的26×512维向量，通过线性变换（乘以三个不同的权重矩阵W_q、W_k、W_v），拆分为8个“注意力头”（论文中设定为8头），每个头对应一组Q、K、V，且维度降为26×64（512/8=64，保证总维度不变）。
  每个注意力头会独立计算自注意力，关注不同的语义重点（比如一个头关注“书籍名称”，一个头关注“动词”），最后将8个注意力头的输出（每个26×64维）拼接起来，再通过线性变换恢复为26×512维向量——这样既保留了多维度的语义信息，又增强了模型对复杂文本的理解能力。

（2）结合架构图理解流程

上图清晰展示了多头自注意力的计算步骤：

1. 输入：26×512维的向量（经过Embedding+位置编码后的结果）；
2. 线性变换：通过W_q、W_k、W_v将向量拆分为8组Q、K、V，每组维度为26×64；
3. 缩放点积与Softmax：每组Q与K^T（K的转置）相乘，再除以√d_k（d_k为K的维度，此处为64，目的是防止数值过大导致Softmax梯度消失），最后通过Softmax得到“注意力权重”（表示每个Token对其他Token的关注程度）；
4. 加权求和：注意力权重与V相乘，得到每组注意力头的输出；
5. 拼接与输出：将8组输出拼接，通过线性变换恢复为26×512维向量，进入下一个模块。

2. 位置感知前馈神经网络：给语义“做精细化加工”

多头自注意力完成“信息聚合”后，向量会进入位置感知前馈神经网络（Feed-Forward Network，FFN），这本质是一个全连接神经网络，核心作用是“对每个Token的向量进行独立的非线性变换”，进一步提炼语义特征。
其计算流程很简单：

• 输入：26×512维向量；
• 第一层线性变换：将向量维度从512提升至2048（论文中设定，增加模型表达能力），并通过ReLU激活函数引入非线性；
• 第二层线性变换：将维度从2048降回512，保证输出维度与输入一致，方便后续层的堆叠；
• 输出：26×512维向量，传递给下一个编码器层（或输出给解码器）。

这里的“位置感知”并非额外添加位置信息，而是因为FFN对每个Token的处理是独立的，且输入向量已包含位置编码，因此能在“保留位置信息”的前提下优化语义特征。

三、解码器（Decoder）：从语义向量到文本生成

解码器的核心作用是“根据编码器输出的语义向量，生成目标文本”（如翻译、摘要、对话等），其结构与编码器有相似之处，但增加了关键的“掩码机制”，且通常也由6个相同的解码器层堆叠而成。

1. 解码器的输入预处理：与编码器“同源同流程”

解码器的输入（如翻译任务中的“目标语言初始文本”）同样需要经过Token化→词元嵌入→位置编码三步预处理，流程与编码器完全一致，最终得到26×512维的向量（此处仍用案例中的26个Token举例）。

2. 掩码多头自注意力机制：防止“提前偷看答案”

解码器在生成文本时，是“逐Token生成”的（比如先生成第1个Token，再根据第1个生成第2个，以此类推），因此需要避免模型“看到未来的Token”——这就需要掩码（Mask） 机制。
掩码多头自注意力的原理与多头自注意力基本一致，区别在于：在计算注意力权重时，会将“当前Token之后的所有Token”对应的权重设为-∞（经过Softmax后会变为0），相当于“遮住未来的信息”。
从架构图中可直观看到：

图中对角线右侧全为白色，对应向量中的“未来Token位置”均被设为0（实际计算中是通过掩码矩阵实现权重屏蔽），确保模型只能基于“已生成的Token”进行预测，符合人类“逐字表达”的逻辑。

3. 编码器-解码器注意力机制：连接“输入语义”与“生成目标”

除了掩码多头自注意力，解码器层还包含一个编码器-解码器注意力机制（也叫“交叉注意力”）。其核心作用是“让解码器关注编码器输出的语义向量”——简单说，就是让生成的文本“紧扣输入的核心含义”。
在这一步中：

• Q（查询）来自“解码器前一层的输出”（即经过掩码自注意力后的向量）；
• K（键）和V（值）来自“编码器的最终输出”（即提炼后的输入文本语义向量）；
  通过计算Q与K的相似度，解码器能精准定位到输入文本中与“当前生成Token”最相关的语义信息，避免生成内容与输入脱节（比如翻译时“漏译”关键信息）。

四、输出层：从向量到文本的“最终转换”

解码器的最后一层输出（26×512维向量），需要经过两步转换才能变成“人类可读的文本”：

1. 线性层（Linear）：将语义向量映射到“词表维度”

线性层的作用是“维度转换”：将26×512维向量，映射为26×V维向量（V为模型的词表大小，比如3万或10万）。每个维度对应“词表中某个Token的相关度系数”——即当前位置生成该Token的“原始得分”。

2. Softmax层：将得分转化为“概率”

Softmax层会将线性层输出的“原始得分”转化为“概率分布”：对每个位置的V维得分进行归一化处理，使得所有Token的概率之和为1。
模型会选择“概率最高的Token”作为当前位置的生成结果，再以“当前生成的Token+已生成序列”作为新的输入，重复解码器的流程，直到生成“结束符（）”，完成整个文本生成过程。

五、编码器与解码器的核心区别

最后用一张表总结编码器与解码器的关键差异，帮大家快速梳理：

对比维度	编码器（Encoder）	解码器（Decoder）
核心功能	提炼输入文本的语义，输出语义向量	根据语义向量生成目标文本，输出Token概率
关键机制	多头自注意力（无掩码）	掩码多头自注意力+编码器-解码器注意力
输出结果	固定长度的语义向量（如26×512维）	逐Token生成的概率分布（如26×V维）
典型应用场景	文本分类、情感分析（仅需理解语义）	机器翻译、文本生成、对话（需生成新文本）

通过以上拆解，相信大家对Transformer的架构有了更清晰的认知。作为大模型的“地基”，Transformer的注意力机制和 encoder-decoder 结构，至今仍是GPT、BERT、LLaMA等主流模型的核心设计——掌握这些基础原理，再去理解大模型的优化方向（如稀疏注意力、变长上下文等），会更事半功倍。建议收藏本文，结合架构图反复梳理，逐步消化这些核心概念。

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