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Transformer，几乎是现代AI的代名词。从 ChatGPT 到 BERT，从翻译到写诗，它无处不在。但很多人一打开论文《Attention is All You Need》，就像翻进了一本天书。我自己也看了几次，大概形成了一些见解，但是具体代码的实现，还是没有，需要进一步的学习。

今天我们不用公式、不用推导，用最生活化的比喻，彻底讲懂 Transformer 是怎么运作的，是怎么根据输入得到输出的呢。

🧠 为什么要有 Transformer？

新框架必然解决了新问题，传统的模型只能来一个词处理一个词，而Tansformer像是开了天眼，一下子能看好多词。
想象一下，你在做英语听力（仅做类比，方便理解）：

• • 一个词一个词地听，不能快进也不能回放。
• • 听完后面的词，前面的内容也模糊了。

这就像 RNN、LSTM 的工作方式：只能顺序读，记忆容易丢失，还不能并行处理。

Transformer 出现后，游戏规则变了，它像是在做阅读理解（不过带有“窗口限制”）：

• • 一次性看到全文
• • 可以反复回看，找到关键句
• • 多角度理解句子（前提是这句话在上下文窗口内）

以前是"听力理解"，现在是"阅读理解"，Transformer 的格局一下打开了。

🔤 什么是 Token？

在 Transformer 中，模型处理的不是“整句话”，而是把文字拆分成一个个“Token”。
现在大模型的计费都是根据Token，我曾经好奇过一个字到底是几个Token，一段文本能换算成多少Token，后面了解到Token数是Tokenizer对文本处理后得到的Token数量。只能预估，不能精准计量。
一个 token 可以是：

• • 一个字（中文常这样）
• • 一个词（英文常这样，如“love”）
• • 或者一个子词（like “##ing”）

例子：

句子：“我爱你” Tokens：[2118, 37046, 76207, 109, 57668, 863] 英文：“I love you” Tokens：[40, 3021, 499]

每个 token 会被映射成一个向量，送入模型进行 self-attention 运算。

网上有文本在线Token化的工具，可以输入一段文本获得对应Token。不同厂商的tokenizer不一样。

在线Token转换

文本转换token示例

DeepSeek的Token定义

所以：Transformer 不理解“语言”，它理解的是“一串 token 向量”之间的关系。

👁️ Self-Attention：让每个词看清全局

Transformer 的核心机制叫 self-attention。

举个例子：句子是“因为努力学习，小明考上了清华。”

• • “考上了”应当关注“努力学习”
• • “清华”应当关注“考上了”
• • 每个词都应该决定：我应该更注意谁？
  这就是 self-attention 的作用：每个词都去看整句话，并决定“谁最重要”。

比如说小王女朋友，叫小王给他买个苹果。如果小王买了一斤红富士，那模型效果就很下头了。Self Attion实现了语境的含义理解，尤其是词语有多重意思的时候。

🔍 Q、K、V 是谁？用年终奖比喻讲透

在 Transformer 里，每个词会被变成 3 个向量：Q（Query），K（Key），V（Value）。

我们打个比方：你是经理，要给每位员工发年终奖。

• • Q：你（经理）想找“谁表现好”
• • K：每位员工的履历（关键词）
• • V：员工的实际贡献

你拿着 Q，去对比每个人的 K（匹配度），然后根据匹配度给 V 打分。

也就是说，每个词是一个员工，自己决定自己该关注谁，从而形成自己的最终判断。

🧠 Multi-Head Attention：不是一个角度，而是多个角度

Transformer 不只看一次，它从多个角度“看”整句话。

• • 一个头关注语法结构
• • 一个头关注情绪语义
• • 一个头关注长依赖

这些就是“多个注意力头”，最终拼接融合成一个丰富的理解结果。

👇 下面这张图很好地展示了“多头注意力”的结构：

每一头 attention 都是独立的 QKV 投影和注意力计算，然后一起拼接 concat，最后投影成最终输出。

📏 Positional Encoding：顺序去哪儿了？

Transformer 没有顺序结构，那它怎么知道“谁在前谁在后”？

答案是 Positional Encoding（位置编码）：

• • 用 sin / cos 或可学习参数表示“第几个位置”
• • 加在词向量上，让模型知道这个词处于哪里

类比：虽然每个人发言都平等，但你还是能看出谁是第一个说话的，谁是最后总结的。

🧱 Transformer 的结构（每一层怎么堆叠）

每一层大致结构如下：

输入 ↓ [1] Multi-Head Attention ↓ （加残差） LayerNorm ↓ [2] FeedForward（MLP） ↓（再加残差） LayerNorm ↓ 输出

每层都由两个部分组成：注意力 + 前馈网络（MLP），每一部分后面都接：

• • 残差连接（防止信息丢失）
• • LayerNorm（保持数值稳定）

🔁 Encoder & Decoder：它是怎么翻译一句话的？

为什么 Encoder 和 Decoder 要分开？因为它们做的事情本质不同，一个是理解原文，一个是一步一步生成新句子。

Encoder 的任务是：读懂整句话，提取出浓缩的语义表示。
Decoder 的任务是：根据编码器的结果，一步一步输出目标语言的 token。

Transformer 分两块：

注意 Decoder 的结构稍有不同：

1. 它每次只能看到当前 token 和它之前的输出（通过 Masked Attention 控制）
2. 它的输入是：当前 token（例如“我”）+ Encoder 的输出
3. 它生成下一个 token（例如“爱”），再拿它接着往下生成

整个训练过程中，Encoder 和 Decoder 的参数是一起训练的，是一个端到端优化的整体。

📏 上下文窗口限制：模型记忆的范围有多大？

虽然 Transformer 可以一次性看到整段文本，但实际上它能“看到”的范围是有限的，这被称为上下文窗口（Context Window）。

每个模型在设计时，都会设定一个最大 token 数，比如：

• • GPT-3 的窗口是 2048 个 token
• • GPT-4 可以达到 128k（甚至更大）

这意味着：

模型每次生成时，只能参考最近的 N 个 token，超过的部分它“看不到”。

你可以把它理解成一个滑动窗帘：

• • 模型前面看到的内容太多，就像帘子外的部分已经被拉上，视线被遮挡了

为什么这个限制存在？

• • 因为 attention 的计算量是平方级的：token 数越长，计算越爆炸

所以：上下文越长，成本越高；但窗口太短，理解就不够深。

📦 Decoder 是怎么生成词的？它背后有词表！

Decoder 不是直接输出“爱”、“你”这种人类可读的词，而是输出一个向量，这个向量会映射到一个**巨大的词表（vocabulary）**上。

这个词表就是：模型在训练时能使用的全部 token 列表，比如：

• • 英文模型词表可能有 50,000 个词/子词
• • 中文模型词表可能是按字或按拼音切的

Decoder 的每次输出都是一个 logits（分数向量），表示当前时刻“最可能生成的是哪个 token”。

最后一步是通过 softmax 把分数变成概率，再选出最高的那个词。

所以：

• • Decoder 不是直接"写出一个词"，
• • 而是"给出一个分布" → 再根据分布"选出词表中最合适的 token"

✅ 为什么 Transformer 强？

📚 小结：一句话理解 Transformer

它让每个词都能看到全局，并从多个角度判断谁最重要，再经过叠加处理，最终得到对整段话最深的理解。

再也不是“蒙着眼听课”，而是“全景式通透理解”。

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