一文读懂大模型核心技术：Transformer架构深度解析

本文系统介绍了Transformer架构，它是现代大语言模型的基石。文章从Seq2Seq模型和注意力机制的发展历程切入，详细解析了Transformer的整体架构、输入处理流程、Encoder和Decoder结构。与传统RNN模型不同，Transformer通过自注意力机制实现全局语义建模，支持并行计算，有效解决长距离依赖问题，从而成为GPT、Claude等大模型的共同技术底座。

2017 年，Google 发布了一篇论文《Attention Is All You Need》，它彻底改变了自然语言处理的世界。

《Attention is All You Need》这篇论文提出的 Transformer 架构，已经成为今天几乎所有大语言模型（LLM）的技术底座。

Transformer 是一种 基于注意力机制的序列建模架构。它抛弃了传统 RNN、LSTM 的递归结构，改用 Self-Attention + 全连接网络 作为核心计算单元，从而实现了高效的并行训练和全局语义建模。

无论是 GPT、Claude、Gemini，还是Qwen、DeepSeek，它们背后运行的“引擎”几乎都是 Transformer。

今天这篇文章，我们就从最基础的角度出发，系统性地理解 Transformer 的“骨架结构”——从输入是怎么进来的，到信息是怎么被处理的，再到输出是怎么一步步生成的。

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Seq2Seq（Sequence to Sequence）

在 Transformer 诞生之前，深度学习领域处理序列任务（如机器翻译、文本生成）的主流方法是 Seq2Seq（Sequence to Sequence） 模型。

Seq2Seq 是一个典型的 Encoder–Decoder 架构，由两部分组成：一个编码器和一个解码器：

• Encoder（编码器）：读取输入序列（如英语句子），将其压缩成一个向量（上下文向量）

• Decoder（解码器）：接收这个上下文向量，生成输出序列（如中文翻译）

在 2014 年，Google 的论文《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》和 Cho 等人的论文《Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation》分别提出了这种结构（前者使用 LSTM，后者使用 GRU）。

这类模型在当时引起轰动，因为它首次让“端到端”神经机器翻译成为可能——不再需要人工设计复杂的特征工程，输入一句英文，输出一句中文。

Seq2Seq 的设计虽然优雅，但它有致命缺陷，尤其是在处理长文本时问题更明显：

• 信息压缩导致丢失：整个输入序列都要被压缩到一个固定维度的向量中，句子越长，信息损失越大。
• 长距离依赖难以建模：RNN 虽然能“记忆”上下文，但序列太长时，前面词的语义会被“遗忘”。
• 无法并行：RNN 的计算是严格顺序的，不能并行处理，导致训练效率低下。

对于一句 20 个词的句子，Seq2Seq 必须把所有信息压缩到一个向量中，再让 Decoder 一点点解码输出。这就像你看完一部 2 小时的电影后，被要求用 20 个字概括剧情——信息必然丢失。

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Attention （注意力机制）

为了解决 Seq2Seq 的信息瓶颈，研究者提出了一个革命性的改进：Attention（注意力机制）。

Attention 的核心思想很简单：不要只把 Encoder 的“最后状态”交给 Decoder，而是把 Encoder 的全部隐藏状态都传过去，让 Decoder 自己决定应该“注意”哪一部分。

就像我们人类在翻译一句话时，不会只记住“整体印象”，而是会在不同时间关注不同词语。Attention 机制也是如此：它给了模型“选择性关注”的能力。

Attention 的关键作用：从压缩到“全息”。Attention 的引入带来了三大改变：

• 信息不再压缩到一个点，Decoder 可以访问 Encoder 的全部信息；
• 动态上下文建模，不同时间步可以关注不同部分；
• 翻译精度显著提升，特别是长句处理能力大幅增强。

两篇奠定注意力基础的经典论文是：

• 《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》
• 《Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation》

这两篇论文证明了：注意力可以显著提升 Seq2Seq 的性能，它也成为 Transformer 的思想起点。

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Transformer

有了 Attention 之后，研究者开始思考一个更激进的问题：既然注意力这么强大，为什么我们还要用 RNN 那种又慢又难训练的结构？

所以，2017 年，Google 在论文《Attention Is All You Need》中给出了答案： “我们不需要 RNN，也不需要 CNN，只要注意力机制就够了。”

这也是文章开头介绍的 Transformer 的诞生。

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一、整体架构概览

Transformer 是一种完全基于注意力机制的 Encoder–Decoder 架构。虽然它的结构和 Seq2Seq 表面相似（也是编码器 + 解码器），但内部完全不同。

我们可以从5个核心维度对比，他们的本质区别一目了然：

架构本质不同：Transformer 重写了 Encoder 和 Decoder 的“内部”

Seq2Seq 的 Encoder 和 Decoder 都是基于 **RNN / LSTM / GRU**

• Encoder：按时间顺序逐词处理输入，隐藏状态逐步更新

• Decoder：按时间步逐词生成输出，每一步都依赖上一步的隐藏状态

  Transformer 虽然也有 Encoder 和 Decoder，但完全抛弃了 RNN

• Encoder：负责“读懂”输入文本，把它转化为语义向量。每层 Encoder 都是 Self-Attention + Feed Forward，

• Decoder：负责“生成”输出文本，逐步预测下一个词。每层 Decoder 包含 Masked Self-Attention + Encoder-Decoder Attention + Feed Forward

举个例子：

传统 Seq2Seq 的 Encoder：

word1 → h1
word2 → h2 (依赖 h1)
word3 → h3 (依赖 h2)

...

Transformer 的 Encoder：

word1 ↔ word2 ↔ word3 ↔ ... ↔ wordN （全局注意力交互）

传统 Seq2Seq 是“线性记忆链条”，Transformer 是“全局语义网络”。

1. **信息处理方式：**递归链条 vs 全局注意力

• Seq2Seq（RNN）：采用递归式处理，每个时间步都依赖前一个状态，信息必须一层层传递。
• Transformer（Self-Attention）：一次性读入整个序列，任意词都可以直接相互建立联系，实现全局建模。

2. 表示方式：单一上下文向量 vs 语义矩阵

• Seq2Seq：在传统 Seq2Seq 中，Encoder 的输出只有一个向量（通常是最后时刻的隐藏状态），把整个输入句子压缩成一个固定长度的上下文向量，这个固定向量需要“概括”整个句子，信息必然会丢失。

• Transformer：Transformer 完全不同，它的 Encoder 会输出一个 上下文向量序列（C1, C2, …, Cn）输出的是一个语义矩阵，每个词都有自己的上下文表示，信息更加完整丰富。Decoder 可以访问输入中每一个词的语义表示，并“选择性地注意”它们，这就是 Self-Attention 的威力。

3. 上下文建模能力：近视记忆 vs 全局感知

• Seq2Seq：擅长建模短距离依赖，但对长距离关系的捕捉能力弱，信息会随时间衰减。RNN（Seq2Seq）是“顺序记忆”的，每次只能关注相邻的信息，比如第 1 个词影响第 2 个词，第 2 个词影响第 3 个词，越远的词，影响力就越弱（梯度消失）。
• Transformer：基于Self-Attention，任意两个词之间都能直接建立依赖关系，轻松捕捉全局语义结构。比如第 1 个词可以直接关注第 20 个词，第 10 个词也可以直接和第 3 个词建立关系。

这意味着：Transformer 在理解句子时，所有词之间都是对等的，没有远近之分。这点对长文本理解至关重要，是 GPT 等大模型能“深度推理”的关键。

4. 计算方式：顺序计算 vs 并行计算

• Seq2Seq：RNN/GRU/LSTM 都是“一个词一个词”处理的。必须按照时间顺序逐词处理，无法并行，训练效率较低。例如一个 100 个词的句子，必须从第 1 个词算到第 100 个词，无法并行。
• Transformer：Self-Attention 没有顺序依赖，所有词都可以同时计算。全序列可以同时处理，大幅提升训练和推理速度。

5. 注意力机制的地位：辅助组件 vs 核心引擎

• Seq2Seq：在传统 Seq2Seq 中，注意力只是 Decoder 的辅助模块，用于缓解信息丢失问题，帮助它从 Encoder 的隐藏状态中选择信息。
• Transformer：Attention 不再是“辅助”，而是整个模型的计算核心，ncoder 的每一层、Decoder 的每一层都在用 Self-Attention，驱动整个模型的语义理解和生成。

我们可以举一个简单的例子：同样一句话，处理方式完全不同：假设我们要翻译：

假设我们要翻译：

英文：I love machine learning.

中文：我爱机器学习。

Seq2Seq 的处理：

• Encoder 逐词读入：I → love → machine → learning
• 得到一个“句子级”向量 C
• Decoder 逐词生成：“我” → “爱” → “机器” → “学习”

所有信息都要压缩进 C 这个“记忆球”里，如果句子太长，C 的表达能力就不足。

Transformer 的处理：

• Encoder 一次性读入所有词，每个词都和其他词建立注意力关系
• 得到上下文矩阵 C1、C2、C3、C4，每个词的语义都独立存在
• Decoder 每预测一个词，都会根据当前上下文 动态选择关注哪些 C

信息不会丢失，长句处理能力强，而且计算可以并行。

最本质的区别是，Seq2Seq信息被“压缩”成一个记忆向量，Decoder 被动接收。而Transformer信息保留为**“全局语义矩阵**”，Decoder 主动“选择”关注什么。

这就是为什么 Transformer 不仅性能更强，还能处理更长的上下文和更复杂的语言任务。

二、输入处理流程

Transformer 不直接处理文字，它而是要把自然语言转化为模型可以计算的“向量”表示。这个过程分三步：

Step 1：分词（Tokenization）

文本首先会被切分为 Token（词片段）），比如：

"I love AI" → ["I", "love", "AI"]

对于中文，“我爱人工智能” 可能会被分成 [“我”, “爱”, “人工智能”] 或更细的词片段。

这个步骤很重要，因为它决定了模型的输入颗粒度。GPT 使用的是 BPE（Byte Pair Encoding）子词分词算法，可以在词和字之间灵活切分。

Step 2.向量化（Embedding）

接下来，每个 Token 会被映射成一个高维向量，这就是 词向量（Word Embedding）。

每个 Token 会被映射成一个固定长度的向量，比如 512 维：

"I" → [0.12, -0.34, 0.89, ...]

这些向量是模型在训练过程中学到的，它们能表示词与词之间的语义关系（比如 “king” - “man” + “woman” ≈ “queen”）。

Step 3. 位置编码（Positional Encoding）

Self-Attention 本身是不关心顺序的，但自然语言是有顺序的。

比如：“狗咬人” 和 “人咬狗” 的词完全一样，但语义天差地别。

为了让模型“知道”词语的先后关系，Transformer 引入了 位置编码（Positional Encoding），将每个词在句子中的位置注入向量中。

在论文中，位置编码不是训练出来的，而是通过正弦和余弦函数直接计算：

• pos：单词在句子中的位置
• i：维度索引
• d_model：向量维度（如 512）

这种设计有两个优点：

1. 可以推广到更长的序列（即使训练中没见过）
2. 模型可以直接通过公式推断“相对位置”，比如第 21 个词的位置

最终，Transformer 的输入表示为：

x = WordEmbedding + PositionalEncoding

它既包含了词语的语义，也包含了它的“位置信息”。

三、Encoder 结构

Encoder 是 Transformer 的“理解器”。它的任务是把输入文本变成上下文相关的语义表示，负责把输入的向量序列编码为语义表示矩阵C。

每一个 Encoder 层由三部分组成：

1. 多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）

这是 Encoder 的灵魂，让模型能够全局地建模词与词之间的关系。

• Self：每个词与句子中其他词交互，理解上下文
• Multi-Head：使用多个“注意力头”从不同角度理解语义关系

比如在句子 “The cat sat on the mat” 中，“sat” 会对 “cat” 分配较高的注意力权重，因为它们语义关联强。

2. 前馈神经网络（Feed Forward Network）

注意力提取了上下文关系，但还需要对语义表示进行非线性变换和特征提炼，这一步由 FFN 完成。

FFN 对每个位置独立处理（position-wise），典型结构是两层全连接：

FFN(x) = max(0, xW1 + b1)W2 + b2

这能有效缓解梯度消失问题，稳定训练过程。

3. 残差连接 + LayerNorm

Transformer 在每一层之后都会加上残差连接（Residual Connection）和层归一化（Layer Normalization）：

output = LayerNorm(x + SelfAttention(x))

层与层之间使用残差连接和 LayerNorm 保持梯度稳定性并加速收敛。多个这样的 Encoder 会层层堆叠，就像神经网络的“层”，不断提取更高层次的语义特征。

四、Decoder 结构

Decoder 的结构与 Encoder 类似，但多了两种关键注意力机制，确保它能“边理解边生成”。

每一层 Decoder 包含三部分：：

1. Masked Multi-Head Self-Attention —— 防止“作弊”

   Decoder 在生成输出时是逐词生成的。比如生成第 3 个词时，只能用到前两个词的信息，不能提前看第 4 个词。

   Masked Self-Attention 就是通过掩码防止模型访问未来位置，保证生成是自回归（auto-regressive）的。

2. Encoder-Decoder Attention —— 对齐输入语义

   Decoder 不仅要依赖自己生成的上下文，还需要“参考” Encoder 的输出语义。

   这一层的注意力让 Decoder 在生成时可以聚焦输入中最相关的信息。例如在机器翻译中，输出词 “chien”（法语“狗”）会对输入中的 “dog” 分配更高权重。

3. 前馈神经网络：加工生成的语义表示。与 Encoder 相同，用来处理语义表示，让输出更加精准。

同样使用残差和 LayerNorm 进行稳定化处理。

五、从输入到输出：Transformer 的全流程

整个 Transformer 的流程像这样：

1. 分词 → 向量化 → 位置编码：将输入转化为可计算的向量矩阵
2. Encoder 层层理解：通过 Self-Attention 提取语义表示，经过 6 层 Encoder，得到语义矩阵 C
3. Decoder 自回归生成：利用已生成的上下文和 Encoder 输出逐词预测，Decoder 输入特殊符号 <Begin>，预测第一个词
4. 输出层（Softmax）：计算下一个 Token 的概率分布，选择最可能的词，将 <Begin> + 第一个词再次输入 Decoder，预测第二个词
5. 循环生成：直到预测出 <End> 或满足条件

每次预测都使用了两种信息：

• 前文生成的词（通过 Masked Attention）
• 输入序列的上下文语义（通过 Encoder-Decoder Attention）

最终，一个完整的文本输出就此诞生。

总结

Transformer 的核心在于以自注意力将「序列建模」转化为「全局关系建模」。这并非局部结构替换，而是一场贯穿算法逻辑（注意力取代递归）、**计算方式（全序列并行）**与**工程实现（多头注意力 + 位置编码 + 残差/归一化的可扩展堆叠）」的系统性革新。正因如此，它成为现代大模型的共同底座。

• 理解输入：Encoder 将离散符号映射为上下文相关的语义表示；
• 全局建模：Self-Attention 直接建立任意位置间的依赖，替代序列递归，兼具表达力与并行效率；
• 生成输出：Decoder 以遮罩自注意力确保自回归，并通过交叉注意力对齐输入语义；
• 注意力贯穿：注意力机制处于各层核心，统一了上下文建模与信息对齐的计算接口。

在这一范式下，**Transformer 及其变体（encoder-only/decoder-only/encoder-decoder）*成为大规模预训练语言模型的主流框架，为 GPT、Claude、Gemini 等系统提供了统一而高效的*骨架与计算范式。

而要真正理解 Transformer 的灵魂，就必须深入它的心脏——Self-Attention（自注意力机制）。

下一篇，我们将详细解析：Self-Attention 到底在“注意”什么？它为什么是整个 Transformer 的核心？

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参考链接：

1. 《Attention is All You Need》https://arxiv.org/pdf/1706.03762
2. 《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》https://arxiv.org/pdf/1409.3215
3. 《Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation》https://arxiv.org/pdf/1406.1078
4. 《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》https://arxiv.org/pdf/1409.0473
5. 《Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation》https://arxiv.org/abs/1508.04025
6. 《A Neural Network for Machine Translation, at Production Scale》https://research.google/blog/a-neural-network-for-machine-translation-at-production-scale/
   7.Tensor2Tensor：https://github.com/tensorflow/tensor2tensor
   8.Transformers：https://github.com/huggingface/transformers