大模型拯救世界｜理论02｜Transformer 架构深度理解，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！

大模型拯救世界｜理论02｜Transformer 架构深度理解

Transformer 架构深度理解

2️⃣ 生活比喻

• 传统 RNN/LSTM

  ：排队过安检，一个个顺序来（慢）。

• Transformer

  ：演唱会大灯，瞬间照亮全场（并行）。

• Self-Attention

  ：灯里装了“读心术”，给每个人打聚光灯强弱（权重）。

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3️⃣ 核心模块拆解（左→右）

模块	作用	一句话
Input Embedding	把词变向量	“苹果”→[0.2,-0.7,…]
Positional Encoding	给向量加“座位号”	让模型知道“苹果”在第 3 位
Multi-Head Attention	n 个聚光灯 同时照	捕捉多种关系
Add & Norm	残差 + 层归一化	防止梯度消失
Feed-Forward	两层全连接	把向量再加工
Decoder	同上 + 额外 Mask	防止偷看未来词

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4️⃣ 数学公式（极简版）

Self-Attention（单头）：

[
\text{Attention}(Q,K,V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V
]

• ( Q )：查询（我在找谁）
• ( K )：键（我是谁）
• ( V )：值（我携带的信息）
• 除以 (\sqrt{d_k}) 防止 softmax 饱和。

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5️⃣ 图解（ASCII）

123456789101112131415161718
       Input
         │
   ┌─────┴─────┐
   │  Embedding│
   └─────┬─────┘
         │ + PosEnc
   ┌─────┴─────┐
   │ Multi-Head│
   │ Attention │
   └─────┬─────┘
         │ + AddNorm
   ┌─────┴─────┐
   │ Feed-Forward|
   └─────┬─────┘
         │ + AddNorm
         │
      Repeat
         │

---

6️⃣ 5 行 PyTorch 代码跑通

192021222324252627
import torch, torch.nn as nn
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

tok = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")

inputs = tok("The cat sat on the mat", return_tensors="pt")
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)

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7️⃣ 关键超参 & 作用

超参	典型值	影响
d_model	512/768/1024	向量维度，越大越表达力
n_heads	8	并行聚光灯数量
n_layers	6/12	深度
max_len	512/2048	最长输入

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8️⃣ 常见误区

误区	纠正
“Attention 就是权重”	权重只是路径，值 V 才是信息
“并行 = 无顺序”	Positional Encoding 保证顺序
“Transformer 只能 NLP”	ViT、DETR、Swin 已用于视觉

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✅ 一句话总结

Transformer 用 Self-Attention + Positional Encoding + Feed-Forward 三板斧，一举干掉 RNN 的串行瓶颈，成为今天所有大模型的骨架。

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