小白也能懂：大模型的自回归机制与Transformer架构详解（建议收藏）

编程小饴

861人浏览 · 2025-09-30 10:29:39

编程小饴 · 2025-09-30 10:29:39 发布

本文深入解析了大语言模型的自回归工作机制和Transformer架构，详细介绍了自注意力机制的基本原理、Q/K/V矩阵的核心作用，并通过Python代码直观展示了自注意力机制的计算过程，帮助读者理解大模型如何通过关注文本中的其他单词来生成上下文向量，实现强大的语义理解和生成能力。

一、自注意力机制（Self-Attention）

自注意力组件的输入（可能是token解析器的输出，也可能是另一个Transformer块的输出；为便于理解，此处暂以“文本”和“单词”代指数学层面的输入）为单个单词，它会对自身提出一个问题：“要理解当前这个单词，我需要重点关注文本中的哪些其他单词？”

这种机制被称为“自注意力”，核心原因是每个单词都会关注文本中的所有其他单词。

为便于理解，我们先暂不考虑权重，拆解自注意力机制的基本逻辑：自注意力会通过“关注所有其他单词”并“融合其嵌入向量”，为每个单词生成一个上下文向量（Context Vector）。以下是“无可训练权重的自注意力”的实现步骤：

步骤1：生成嵌入向量

为文本“I like spiking neural networks”生成嵌入向量（示例中为3维的虚拟嵌入向量）。

步骤2：设定Q、K、V矩阵

在无训练权重的场景下，设Q=K=V（Q=查询矩阵Query Matrix，K=键矩阵Key Matrix，V=值矩阵Value Matrix），后续将进一步解释三者的作用。

步骤3：计算注意力得分

通过“当前单词的嵌入向量”与“所有其他单词的嵌入向量”进行点积运算（点积本质是“两个向量对应元素相乘后求和”），得到注意力得分。点积结果越高，说明两个单词的关联性越强；点积结果越低，说明关联性越弱。

此处，q（查询向量）代表当前单词（如示例中的“I”），k（键向量）代表所有单词的嵌入向量（包括当前单词自身，即“I”）。

此外，还可将点积结果除以“嵌入向量维度的平方根”进行缩放：在本示例的3维嵌入向量场景下，缩放作用不明显；但当嵌入向量维度超过1000时，缩放至关重要——若不缩放，下一步使用的softmax函数可能会生成接近0的值，影响模型效果。

步骤4：通过Softmax归一化注意力得分

对注意力得分应用Softmax函数，将其归一化为概率值（所有得分之和为1）。
这一步的核心作用是：明确“某个单词（如“spiking”）需要对另一个单词（如“neural”）投入多少注意力”。同时，Softmax函数能确保注意力权重始终为正值，使输出结果可解释为“概率”或“相对重要性”——权重越高，代表重要性越强。

步骤5：生成上下文向量

最终，通过“以注意力权重为权重，融合所有单词的值向量”，更新当前单词的表示：例如，“spiking”的新表示会融合所有其他单词的信息，这个输出结果就是上下文向量。

具体计算方式为：将“其他单词的嵌入向量”与“归一化后的注意力得分”相乘，再对所有结果求和。

关键特性：上下文向量的维度与输入嵌入向量的维度完全一致。

二、Q、K、V矩阵的核心作用

至此，你可能会疑问：Q（查询）、K（键）、V（值）三者的具体作用是什么？

Query（查询）：代表模型当前试图理解的单词/令牌；
Key（键）：每个单词/令牌都有对应的键向量，用于与查询向量匹配；
Value（值）：代表单词/令牌的实际内容；
匹配逻辑：当查询向量与某个键向量匹配时，模型会提取该键向量对应的“值向量”。

三、含可训练参数的自注意力机制

上述是“无任何可训练参数”的自注意力机制基础逻辑。在实际的Transformer块中，自注意力组件会使用可训练的Q、K、V投影矩阵——这些矩阵本质是“可学习的权重”，能将输入令牌的信息投影到三个不同的空间，从而实现注意力计算。

因此，同一个单词会生成三个不同的向量：Q（查询向量）、K（键向量）、V（值向量）。

该架构与前文“无线性投影的自注意力”基本一致，区别仅在于：前文将投影矩阵设为“单位矩阵”（即Q=K=V，与输入嵌入向量完全相同），而实际架构中使用“可训练的线性投影矩阵”。

上图展示了Transformer块中“原始自注意力模块”的结构：

首先计算Query矩阵与Key矩阵的点积；
对结果进行缩放并归一化，得到注意力得分；
将注意力得分与Value矩阵相乘并求和，最终输出包含丰富语义信息的上下文向量。

示例说明

以句子“I like spiking neural networks”（“我喜欢脉冲神经网络”）为例：

若以“spiking”为查询向量（Query），它会通过“我需要哪些单词来定义自己？”的逻辑，与所有单词的键向量（Key）（I、like、spiking、neural、networks）进行匹配；
匹配后，“spiking”与“neural”（神经）、“networks”（网络）的得分更高；
因此，“spiking”的上下文向量会更多地融合“neural”和“networks”的值向量（Value）信息。

四、为何需要Q、K、V三个独立矩阵？

以多义词“bank”为例（可表示“银行”或“河岸”）：

当“bank”作为查询向量（Query）时，若要表达“银行”含义，需与“loan”（贷款）等单词的键向量匹配；
当“bank”作为键向量（Key）时，需同时承载“银行”和“河岸”两种含义，以匹配不同场景的查询；
若不区分Q、K、V，模型将失去这种“根据上下文灵活调整语义匹配”的能力。

此外，Q、K、V矩阵均为可训练参数，能将向量投影到不同的子空间：例如，查询向量（Q）可侧重“语义角色”，键向量（K）可侧重“语义关联”，值向量（V）可侧重“内容细节”——这种分工能大幅提升模型的表达能力。

结论：不区分Q、K、V的机制虽更简单、计算成本更低，但会失去Transformer模型核心的“强表达能力”，无法实现高效的语义理解与生成。

五、用Python代码直观理解自注意力机制

以下通过简洁的Python代码，复现含可训练参数的自注意力机制步骤：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

# 设置随机种子为25，确保结果可复现
torch.manual_seed(25)

"""步骤1：为文本生成嵌入向量"""
# 输入文本为“I like spiking neural networks”，嵌入向量维度设为4
# 张量形状：(序列长度=5, 嵌入维度=4)
X = torch.randn(5, 4)
print("输入嵌入向量:\n", X, "\n")

embed_dim = X.size(1)  # 嵌入维度 = 4
d_k = d_v = embed_dim  # 为简化计算，设键向量、值向量维度与嵌入维度一致


"""步骤2：初始化Q、K、V矩阵"""
# 初始化Q、K、V的权重矩阵
W_Q = torch.randn(embed_dim, d_k)
W_K = torch.randn(embed_dim, d_k)
W_V = torch.randn(embed_dim, d_v)

# 计算Q、K、V（通过输入嵌入向量与权重矩阵的矩阵乘法）
Q = X @ W_Q  # 形状：(5, 4) @ (4, 4) → (5, 4)
K = X @ W_K  # 形状：(5, 4)
V = X @ W_V  # 形状：(5, 4)

print("查询矩阵Q:\n", Q, "\n")
print("键矩阵K:\n", K, "\n")
print("值矩阵V:\n", V, "\n")


"""步骤3：计算Query与Key的点积，得到注意力得分"""
# 计算注意力得分（Q与K的转置矩阵相乘）
scores = Q @ K.T  # 形状：(5, 4) @ (4, 5) → (5, 5)
# 对得分进行缩放（除以键向量维度的平方根）
scores = scores / torch.sqrt(torch.tensor(d_k, dtype=torch.float32))

print("原始注意力得分（Softmax前）:\n", scores, "\n")


"""步骤4：通过Softmax将注意力得分归一化为概率"""
# 应用Softmax函数，得到注意力权重（按最后一个维度归一化）
attn_weights = F.softmax(scores, dim=-1)  # 形状：(5, 5)
print("注意力权重:\n", attn_weights, "\n")


"""步骤5：注意力权重与Value矩阵相乘并求和，生成上下文向量"""
# 对值向量进行加权求和，得到上下文向量
context = attn_weights @ V  # 形状：(5, 5) @ (5, 4) → (5, 4)
print("输出上下文向量:\n", context, "\n")

# 步骤5结束后，即可得到输入序列对应的上下文向量

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