本文详细解析了Transformer架构的核心原理，通过通俗易懂的方式讲解tokenization、词嵌入、位置编码及注意力机制等关键技术。无论你是AI初学者还是希望深入理解大模型的开发者，本文都能帮助你系统掌握这一革命性架构，为理解和应用大语言模型奠定坚实基础。

---

花了一点时间来学习和研究经典的transformer架构及原理，这个是2017年谷歌的一个论文，开拓了AI的新时代，尽量通俗易懂的解释一下，做好笔记把它记录下来。

先看下整体的架构图：

有几个部分，举个例子来说，比如“请介绍一些《孙子兵法》这本”，这13个词，咱们先暂定26个token哈。主要用于后面举例说明。咱们分开来理解，先看左边部分。

1、tokenization原理，对应的是token化，在输入的语句中进行token化，一般而言，一个100token个对应50给汉字，100个token对应75给英文单词，是一个分词拆分法，大家有没有想过，为什么不是一个汉字或者一个英文单词对应一个token呢？如果一个字或者一个单词对应一个token,那么这个token词表会一直变大，因为有一些新的字出现，其次，像，河，海，英文happy,unhappy,happiness，可以复用token的，最后，分词拆分法也是可以增加一些语义的理解。像上面例子一看就知道一些意思。

2、词元嵌入表示，embedding模型，就是将token进行向量化，计算机的世界是识别数字的，万事万物皆可向量化。向量空间即是特征，我们可以从向量中提取特征，所谓的特征工程。向量化里有一个one-hot编码，一个token对应是一个512维的向量（transfomer是512维的向量），一个1和其他维度都是0，这种编码也是有问题的，就是在整个向量空间里第一是太稀疏了，第二没有距离，第三没有数量关系或逻辑关系。

3、位置编码positional Encoding，就是定义一个向量表示词的位置，有了这个向量是增加语义的理解，比如“狗咬了猫”，“猫咬了狗” 字是一样的，但是位置不一样，他们的含义也是不同的。这个向量也是512维。

4、这时候看图才进入编码器Encoding，编码器包含2个部分，一个是多头自注意力机制，另外一个是位置感知前馈神经网络

多头注意力机制，公式是Attention(Q,K,V)=softmax(Q*K(T)/开根号dk)*V 不会弄就中文解释下，这公式的意思是，请把注意力放到重要的信息上。咱们先了解什么是注意力机制？什么是自注意力机制？什么是多头注意力机制？

看如下图来理解注意力机制

这个图是理解为一维的，也增加二维（身高178，腰围38），对应的K也要是二维的（身高，腰围），V值也加，比如预测（体重，腿长），还可以是多维的，大脑里细品哈，只要有数据，任何东西都可以预测。

自注意力机制，核心是做信息的聚合，就是自己跟自己去比较计算，想像一下，前面例子26个token，对应26个向量，对应是26个512维的向量空间，结合上面的图，把所有的数据替换成26个512维的向量值，然后按照图的计算公式进行计算，得到的值也是一个26个的512维向量。（V中智是每个向量的加权求和）

多头自注意力机制，引入多个专家去关注不同的注意点，然后再进行自注意力机制的计算，但是transformer里面引入了神经网络进行了向量的线性的变换。比如原始的26*512维向量，进行向量变换，生成3个不同的Wq,Wk,Wv向量，这个经过神经网络的线性变换后，从而突出某些需要突出的，弱化某些需要弱化的。

纯写文字，可能不太好理解，结合上面图来理解一下。上图分左/中/右

中间输入是26*512维的向量，经过linear线性变换后，看左边的图，Q和K和V变换成26*（512/8=64）维的向量了,通过Scale缩放点积和softmax。后面的concatenate将8个26*64的向量合并，最后输出是26*512维的向量。

然后再说下位置感知前馈神经网络，就是一个全连接的神经网络，输入的26*512维向量 经过线性变换，激活函数变成26*2024维的向量，再转换变成26*512的向量进行输出。

5、右边部分是解码器，从下往上看，前面的输出、token化、词元嵌入表示、位置编码这4部分跟编码器是一样的。不一样的是掩码多头自注意力机制、多头注意力机制

掩码多头注意力机制，原理跟自注意力机制一样，区别在于，可以理解为一个把答案遮住的，看上图，对角线的右边全为白色，对应向量里全部为0.

6、编码器与解码器的区别是编码器输出的是向量，解码器输出的是概率，编码器一般用来做分析，解码器一般用来做生成。

7、linear和softmxa概率函数，一个26*512维的向量经过linear后，形成跟最后一个向量的相关度系数，得到的相关系数后进行softmax进行计算到概率，按概率最高的词去预测下一个字。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】