Transformer架构深度解析：从入门到精通，掌握大模型核心原理！

Transformer架构核心原理解析

最新推荐文章于 2025-12-11 16:40:41 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-11 16:40:41 发布 · 526 阅读

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简介

本文是Transformer架构系列首篇，详细解析了Transformer的整体结构和工作原理。从tokenization和位置编码开始，到编码器和解码器的核心组件，重点介绍了注意力机制如何融合上下文信息，以及前馈网络增强非线性表达能力的作用。文章通过图解方式帮助读者理解这一大模型基础架构，适合小白和程序员系统学习。

研究人工智能的人应该都知道Transformer，Transformer可以说是人工智能的基石，无论是自然语言处理经典模型Bert，还是现在火的一塌糊涂的GPT，他们的核心正是Transformer，说实话，虽然研究方向是深度学习，但是我对Transformer一直没有透彻的理解，所以这次痛定思痛，决定一定要把Transformer搞明白。但是网上大部分的材料要么草草讲一下Transformer架构，要么讲的过于理论，所以我想把我自己学习的、理解的记录下来，和大家一起学习，正好作为我的一个新的系列。

本文章是该系列的第一篇文章，我们来看一下Transformer的整体架构，数据怎么流通以及各个模块起到了什么作用。

Transformer是2017年Google提出的模型架构，最开始论文中的任务是翻译任务，之后扩展到文本预测、图像、语音等各个研究领域。

一、tokenize

首先，输入序列会被分解为一堆小片段，这些片段被称为token，在文本中，他们通常是单词、单词的小片段或者其他的组合，如果涉及图像或者声音，那么token可以是图像的小块或者声音的片段。

每个token都会被编码成一个embbedding向量，这些向量是在高维空间下的坐标，具有相似含义的单词往往会落在这个空间中靠近的向量上，这些步骤是在数据进入Transformer中之前的预处理步骤。

二、Position Embedding

在我们得到embedding之后，每个向量只包含了每个token的含义，但是没有考虑到词向量的顺序，也就会丢失原来文本的顺序信息。为了保留原始输入的顺序关系，我们需要加入位置编码，Transformer原文中位置编码的计算方式如下：

其中pos为位置序号，dmodel为特征的维度，i表示特征的第i维。

Transformer有编码器和解码器两个部分，编码器的输入是固定一次性的，而解码器输入是自回归累加的。他们之间的区别是Decoder可以选择masking，并且Decoder中的注意力是交叉注意力机制，将Encoder的输入作为Key和Value，其余部分都相同。但是他们的核心都是Attention，一个叫注意力机制的东西。

三、Encoder

Encoder的作用是处理输入的向量，目标是得到不仅包含原输入单词的embedding，并且希望将和原输入单词相关性高的单词的信息融合。

实现融合信息的核心就是注意力（Attention）模块，在这里他们相互通信根据上下文进行更新，例如，“我爱你”中的爱和“i love you”里面的love相关性很高，注意力模块负责弄清楚上下文中哪些单词的含义之间的相关性更高，以及这些单词的含义应该如何更新。Attention模块的具体讲解后面会单独出一期。

在注意力模块之后，这些向量通过多层感知机或者前馈网络，增强网络的非线性表达能力，这里向量彼此之间不进行通信，他们并行执行相同的操作，这也是Transformer能够很好的并行训练的原因。从计算上讲，两个块中所有运算都是矩阵乘法。前馈神经网络的具体讲解同样也会单独出一期。

四、Decoder

Decoder中的模块和Encoder中的模块类似，都是注意力模块和前馈神经网络以及融合归一化层。不同的是，Decoder是自回归，多了mask机制和交叉注意力机制。

Decoder每一次预测得到一个词，预测下一个单词所需要的信息都需要编码到序列的最后一个向量中，这个向量再经过一次运算产生下一个可能出现的文本的概率分布。预测出来的这个词和Decoder原始输入合在一起再次输入到Decoder，这也就是所谓的自回归。重复这个过程不断生成直至完毕。

以上就是Transformer整体的结构。

五、如何系统的学习大模型 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。

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