建议收藏！不写代码，不用公式，一张图讲透Transformer架构原理

文章通过生活类比和图解，以通俗易懂的方式解释了Transformer架构的核心——注意力机制。Transformer采用编码器-解码器结构，能够同时处理整句话而非逐词处理，通过计算词与词之间的相关性来理解上下文，使AI能够准确把握语义。这种架构的优势在于高效、记忆能力强且可扩展性强，是现代大语言模型的基础。简单来说，Transformer就像一个"语言翻译厨房"，能够精准理解和生成语言。

AI小白熊

874人浏览 · 2025-09-09 11:13:11

AI小白熊 · 2025-09-09 11:13:11 发布

你是不是也这样：

看过无数篇“Transformer详解”
满屏都是 QKV、Softmax、Positional Ecoding
看完更迷糊了，只想问：这到底是个啥？

别急，今天这篇，不写代码，不用数学，没有公式。

就用一张图 + 买菜、聊天、追剧这些日常事，给你讲透——

🔥 Transformer，到底在干啥？

准备好了吗？咱们开始，先看个看不懂的Transformer架构图。

在这里插入图片描述

🧩 一句话，AI是怎么“听懂”的？

你对AI说：
“我订了苹果手机，因为我喜欢它的系统。”

AI怎么知道“苹果”是手机，不是水果？
它靠的，不是查字典，而是“注意力”。

就像你聊天时，不会一个字一个字听，而是一眼扫过去，抓住重点：

“我”是主语
“订了”是动作
“苹果手机”是对象
“系统”是原因

Transformer 的核心，就四个字：你注意谁。

🌟 核心技术：注意力机制（Attention）——谁跟谁有关？

举个生活例子：

“小明打小红，因为她生气了。”

你读到“她”时，大脑会自动回看：“她”是谁？是小红？还是小明？

你把注意力放在了“小红”上，因为上下文告诉你：是小红生气了。

Transformer 就是学会了这种“注意力分配”：

它会计算：每个词，和其他词的“相关度”。
“她” → 和“小红”相关度高，和“打”相关度低。
于是，“她”就“注意”到了“小红”。

这就是 Self-Attention（自注意力）：
每个词，都去“看”句子里的其他词，判断“我该关注谁”。

💡 简单说：Transformer 不是按顺序读句子，而是“全句扫描”，找出词与词之间的关系。

🖼️ 一张图，看懂Transformer结构

        +---------------------+
        |     输入句子         |
        | "我喜欢吃苹果..."    |
        +----------+----------+
                   |
         +---------v----------+
         |    编码器（Encoder）  |
         |                     |
         |  [Self-Attention]   | ←—— 每个词都“看”其他词
         |       + Feed Forward|
         |       + Layer Norm  |
         +---------+----------+
                   |
         +---------v----------+
         |    解码器（Decoder）  |
         |                     |
         |  [Masked Attention] | ←—— 只看前面的词（防止偷看答案）
         |  [Encoder-Decoder Attn] ←—— 注意编码器的输出
         |       + Feed Forward|
         +---------+----------+
                   |
        +----------v----------+
        |     输出句子         |
        | "因为它脆多汁..."    |
        +---------------------+

别被术语吓到，我们拆开看：