通俗易懂的了解Attention is all your need(Transformer架构)

自注意力机制

把一句话中的每个词都看成一个人，每个人要同时“看”全队其他人，然后决定“更该听谁的意见”。做法是给每个人发三张小纸条：Q（Query，我要打听什么）、K（Key，我有什么标签能被匹配）、V（Value，我能提供的具体信息）。每个人用Q去和所有人的K比对相似度，得到一个“相关度分数”，再用Softmax把分数变成权重，最后按权重把大家的V信息加权求和，更新成自己的“更懂上下文的新想法”。核心计算是：Attention(Q, K, V) = softmax(Q·K^T / √d_k) · V。这样一来，“我 想吃 蛋炒饭”里，“吃”会给“蛋炒饭”更高权重，“我”也会把“蛋炒饭”的信息融合进来，形成更合适的表示。

多头注意力

单头注意力像只有一位评委，只能按一种标准打分；多头注意力就像同时派出多个评委团，每个团用不同的“评分标准”（不同的Q/K/V投影）去评估，然后把各团的意见拼在一起，再统一汇总。这样做能同时捕捉语法关系、语义关系、指代关系等多种依赖，信息更全面、更稳健。形式化上就是把输入分别投影成h组Q/K/V，各自算注意力，再把输出拼接并做一次线性变换：MultiHead = Concat(Head1, …, Headh) · W_O。

位置编码

自注意力本身对“先后次序”不敏感，“我 喜欢 猫”和“猫 喜欢 我”在它眼里可能差不多。于是需要位置编码给每个位置加“坐标指纹”。Transformer 原论文用的是正弦/余弦绝对位置编码：为每个位置pos和向量维度i生成一组数值，偶数维用sin，奇数维用cos，频率随维度指数变化，保证不同位置有唯一且可比较的编码，还能体现一定的相对位置关系。直观理解：就像给每个时间点装上不同“转速”的秒表，指针角度组合能唯一标识时间位置；在模型里，把位置编码和词向量相加，模型就能同时知道“是谁”和“在哪儿”。

前馈网络

注意力之后，每个位置会进入一个全连接的前馈网络（FFN）做“非线性深加工”。它通常由两层线性变换夹一个ReLU组成：FFN(x) = max(0, x·W1 + b1)·W2 + b2。可以把它想成“小型加工厂”：对每个位置的特征先做线性组合，再经过非线性“激活”增强表达能力，最后再线性映射回原维度。FFN不跨位置交流（各自独立），但与注意力配合，能把局部特征进一步提炼，提升整体表达力。