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简介

文章详细介绍了Transformer架构的工作原理，这是当前大语言模型的基础。通过"文字接龙"的比喻，解释了词嵌入、多头自注意力机制和概率计算等核心概念。Transformer通过分析输入文本中各词语之间的关系，预测最可能的下一个词语，从而生成连贯内容。理解这一原理有助于掌握AI模型工作机制、解决"AI幻觉"问题并优化AI项目，为学习大模型技术奠定基础。

在2017年之前，工程师们还在讨论如何让Siri、Alexa这些智能助手更“听得懂人话”。在2017年后，一个深度学习架构的提出改变了世界。可以说，这个架构的出现改变了AI的格局，让AI真正拥有了与人类“自然交流”的能力。

这个架构就是**Transformer，**2017年由Google Brain团队提出。数年后，在Transformer的基础上诞生了一个叫GPT（Generative Process Transformer）的模型，并通过ChatGPT、Gemini、Claude、Deepseek、Kimi、Qwen……等AI模型和应用广泛传播。Transformer的提出，掀开了不可逆转的全球AI竞争的帷幕。

无论你是一个开发者还是用户，只有理解了Transformer的原理，才能理解当前流行的AI模型的工作机制本质，才能理解什么是“AI幻觉”，为什么AI生成的内容不一定可信，以及在工程实践中如何优化你的AI项目。

但是我们要面对的是一个机器学习的技术架构，要完全理解它谈何容易？今天，我借助“Transformer Explainer”这个工具，用尽量显浅的语言向大家介绍Transformer的工作原理。

一、 Transformer基本原理：文字接龙游戏

如果要用一句话来描述Transformer的工作原理，那就是在输出文字的过程中不断重复计算同一个问题：“根据前面的文字，最有可能的下一个字（词）是什么呢？”

没错，基于Transformer架构所生成的内容，它的特征就是基于前面的文字去预测下一个字词，然后再将生成的字词和此前的文字再次组合，再预测下一个字词（或者标点符号），如此往复，直至预测出“结束”（）的标签为止。

所谓预测，其实就是一个概率游戏。已经被训练过的模型会根据输入的内容计算出所有字词的概率分布，然后从中抽取一个字词作为接龙。模型每一次计算概率的时候，大概的感觉是这样的：

我们发现，在询问AI同一个问题的时候，它回答的内容并非一成不变的。当中的最重要原因，就是“概率”问题。AI生成每一个字都是根据概率抽取的，也就是说哪怕面对同一个输入内容，结果在多次抽取中也可能出现变化。

我们回到Transformer的介绍。Transformer主要由三个部分组成：

词嵌入 Embedding：将文字转化为数组，使每个字词都变成“可计算”的向量。

Transformer转换模块：通过“多头自注意力”机制将向量进行组合和计算，并通过多层运算逐步修正数据，并输出概率分布。

概率抽样 Probabilities & Sampling：根据输出的概率分布数据进行抽样，最终确定输出的字词。

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我们以基于Transformer的文字推理模型GPT-2为例（ChatGPT的前身，相对简单方便解说，现实使用的大模型的工作机制更加复杂）。现在我给出以下三个词：make America great，让模型接下来猜下一个词。熟知时事的我们当然会脱口而出“again”，但计算机只会计算。我们知道，文字是不能进行直接“计算”的，于是计算机模型会把每个词语（此处以英语为例，有时还会拆分词根）转化为一个可以计算的数字。得益于计算机的超强计算能力，我们可以把任意词语转化为一个包含很多个“坐标”的数组，以表示它在一个高维空间中的位置。这就是“词嵌入”（embedding）的过程。

词嵌入

首先，模型会将"make"“America”"great"三个词语分别拆开，把它变成一个个Token。Token是大模型计算的最小的单位，一般是一个单词/常用词组（英语、西班牙语等）或者一个汉字/词组（汉语、日语等）。此前有人问AI“单词Strawberry里有多少个R”，AI基本都答错，那是因为对于AI来说，“Strawberry”是它处理数据的最小单位，而不是拼写它的每个字母。为什么要这么设计呢？因为针对单个字母的讨论在大部分的语言环境中都是没有意义的，绝大部分的AI的最小处理单元就是一个单词。

在词嵌入的过程中，每个词语都会被赋予一个特定长度的数组。在以上的GPT-2例子中，这个长度就是768。也就是说每个词语都会被转化成一个包含768个数的数组，并赋予一个特定的ID。这个映射关系是在使用大规模语言材料训练模型的时候被习得的，目的是为了通过计算两个数组在高维空间中的位置远近，来表示任意两个单词之间的关系。词语之间越接近，说明它们之间一起出现的概率越高。

在嵌入向量的同时，模型还会对输入的词语进行位置编码，以确定他们在一个句子中的正确位置。这两组向量相加形成了一个完整的输入向量，进行下一步的多层运算。

多头自注意力机制

“注意力机制”（Attention）是Transformer的核心技术特征。它通过计算输入向量之间的特征，来判断每个词语在句子中和其他词语的关系，以确定每个词语在句子中的含义。

在Transformer中，每个Token在被重新计算的时候，都会被赋予一组“注意力得分”，就是这个token与输入的所有token之间分别进行向量点积运算（向量点积运算：两个向量数组之间，对应的位置相乘，再求和）。点积运算的结果越大，说明这两个向量的距离越近——注意力得分便越高。

这样，我们就得出了每个token相对于句子中的所有token的注意力得分/权重。（在实际计算中，为了表示概率/权重，会将注意力得分进行“归一化”处理，以保证所有注意力得分的总和为1。）接下来，按照权重对原嵌入的向量进行加权求和，得出一个新的token向量数组——这个新的token向量“捕捉”到了句子中所有token的注意力。

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我们把句子中的所有token按照这个方法计算，得到每两个token之间的注意力权重。在上述例子中，注意力权重（未归一化时）可表示为：

表格的读法按行从左到右，表示以某个token为中心，相对于当前所有token的向量点积。但是这种计算方法有问题：我们知道Transformer是一个预测模型，因此在捕捉注意力的时候，我们不能把在这个token之后出现的token计算在内——否则这个token便相当于“预知”了答案。在训练模型的过程中，如果模型“预知”了答案，那么它就会选择把注意力权重集中在下一个token作为最优解。所以我们在归一化前要进行“掩码”操作，就是把图表中在第一列token之后出现的token的注意力权重都变成（近似于）0，再重新计算点积。

最后进行归一化（softmax）计算，确保每一行的总和为1：

这样我们就完成了一次注意力的捕捉，得到的每个注意力参数都分别与原向量进行加权求和，最后得到新的向量。

Query, Key 和 Value

在这里我们可以发现，每个token在这个过程中要做三件事：发起查询、被查询、被求和。在注意力机制中，我们使用Query（发起查询，即表格第一列）、Key（键，即表格第一行）、Value（值，即原向量数组的值），这也就是Transformer的QKV机制。同一个向量被赋予不同职责，各司其职。

1. 为了让它们负责不同的工作，我们对每一个token的原向量分别乘以一个Q/K/V的参数矩阵（Q/K/V weights，通过大规模数据训练得出），得到一式三份新的Q/K/V向量。
2. 后续计算过程和前面一致，通过Q、K向量组成注意力矩阵、计算向量点积、掩盖未来token、归一化参数。
3. 得出注意力参数后，与V向量进行加权运算，得出对于每个token的新向量，完成这一层的计算。
4. 深度学习会设置多次重复计算，利用不同的QKV参数矩阵来表示不同的任务（例如指令**、知识、语法、推理……）我们称之为“头”（heads），对同一个token进行多次运算。**Token经过多层的计算后（在这个例子中，GPT-2一共有12层）再把这12个向量“压缩”成一个新的向量——新的向量和原嵌入向量的长度相等（1,768），数值不同。

概率计算

得到新的向量后，模型将进入预测阶段，目标就是预测出下一个token的出现概率。每一个大语言模型都有一个“词汇表”，也就是我们在词嵌入过程中给每个token分配的ID的根据。这个词汇表（在GPT-2里有50257个token）经过训练，被表示为一个参数矩阵。把这个矩阵与新嵌入向量相乘，得到一个新的向量——这个过程一般称为“logit”（对数几率）。这个向量表示输出向量和词汇表里的每一个token的关联度——也就是预测出最有可能与原token（在这里例子里是"great"）连接的token。

光是向量表示并不容易计算，我们为了更直观了解预测概率，我们再次通过“归一化”把向量的值表示为0-1的概率，并确保所有概率的总和为1。得到这个概率后，模型会在候选token中按概率抽取下一个token并输出。在这个例子中，通过归一化后，模型得出了最有可能出现的词语是：again（96.31%），其次是输出一个句号和双引号（1.14%），其他的选项都几乎不可能出现。因此，在大部分情况下，“again”会紧接着“make America great”出现。

这就是我们现在使用的生成式AI的工作原理——它并没有高深的魔法，也没有原生智能，它所有的是数学家、计算机学家们对统计学、概率学、机器学习和深度学习的长期研究和实践。我们现在所谓的“AI玄学”和“抽卡论”，其实就是统计学和概率的外在体现。

调节概率

我们可以通过调节归一化的方式来调节输出的概率。对于AI工程师来说，我们主要可以调节三个参数：Temperature（温度）Top_k和Top_p。

温度影响归一化后概率的分布。温度越高，概率的分布越平整——本来较低概率的选项会有更高概率被抽中。例如我把温度从0.8调成3后，后四个选项的概率得到了显著提升，这也让我们的输出内容变得更有“创造性”——有更高的机会选到原来低概率的token。但是创造性也是一把双刃剑——AI胡言乱语的几率也更高。

以下的参数和候选token的数量有关。Top_k参数规定了从多少个候选token当中抽取，例如把top_k调整到10，则候选名单从前5个token延展到前10个。Top_p参数指的是从累计概率不高于p值（0到1）名单中抽取。这两种方法从另一个角度赋予了大模型“创造性”。

我认为Transformer技术是每个希望用好AI的用户必须理解的一项基础技术。只有理解了Transformer的原理，才能理解在我们应用实践中出现的各种问题，例如AI幻觉的产生、提示词的优化、预训练技巧等等。实际上基于Transformer的大模型训练和推理要更加复杂，作为初级和中级的学习者并不一定要完全掌握，我认为只要理解Transformer的运作机制，便足以应对日常的工作任务了。这也是我创作这篇文章的初衷——把复杂的技术资料通过浅白、有趣的方式向大家普及。

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• 检索的基础概念
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• 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
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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
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• 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
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• 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
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• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
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