Self-Attention 可视化图

一、Transformer 架构是什么？

Transformer 是 Google 在 2017 年提出的一种深度学习模型架构，基于论文
《Attention Is All You Need》。

其核心思想是：

完全依靠 Attention（注意力机制）来处理序列数据，而不使用 RNN 或 CNN。

1. 核心结构

Transformer 包含两个主要部分：

Encoder（编码器）

负责理解输入序列
结构为：

Input → Embedding → Multi-Head Self-Attention → Feed Forward Network → Output Encoding

Decoder（解码器）

负责生成输出序列
结构为：

Previous Output → Masked Multi-Head Attention → Encoder-Decoder Attention → Feed Forward → Output Token

2. Transformer 的关键技术点

(1) Self-Attention（自注意力机制）

计算序列中每个位置与其他位置的相关性。

数学核心：

给定输入向量 X，Attention 计算公式：

其中

  • Q（Query） 查询
  • K（Key） 标记
  • V（Value） 值
  • √dk 是缩放因子

这个机制允许模型在同一层中同时关注序列的所有部分。

(2) Multi-Head Attention（多头注意力）

不是一次注意，而是多个注意力头并行运行。

Head1  →  
Head2  →   Concatenate → Linear → Output
Head8  →

多头注意力让模型从不同“角度”理解语义特征。

(3) Positional Encoding（位置编码）

因为 Transformer 没有 RNN 的顺序结构，需要加入位置：

常见的正弦编码公式：

让模型知道词语在句子中的位置。

(4) Feed Forward Network（前馈神经网络）

对注意力输出进行非线性变换。

二、Transformer 的优势

✔ 并行计算（相比 RNN 不需要按顺序计算）
✔ 能捕捉长距离依赖
✔ 可扩展到超大模型（GPT、BERT 都用它）
✔ 训练速度极快
✔ 效果在 NLP、Vision、Speech 中都最强

三、通俗易懂的解释

1. Self-Attention（自注意力）= 会议里所有人同时听所有人发言

假设你在开会，一次性听到所有人说话，然后你可以：

  • 对 A 的话给 10 分注意力
  • 对 B 的话给 8 分
  • 对 C 的话给 2 分

然后综合判断。

这就像：

我想理解“苹果”，我要看前后的词：
“我 吃 了 一个 红色 的 苹果 ， 很 好吃”

模型自动判断：

苹果 ← 和“红色”关系大
苹果 ← 和“好吃”关系大
苹果 ← 和“我”关系小

2. Multi-Head Attention = 多个小组同时给你不同解读

比如：

  • 头1：关注语法
  • 头2：关注情感
  • 头3：关注物体
  • 头4：关注动作

最终把所有头的理解拼在一起，更全面。

3. Transformer = 不排队的“并行计算机器”

RNN 像是排队买票：

第 1 个词处理完 → 才能处理第 2 个词 → ...

Transformer 像是：

10 个窗口同时开，所有词一起处理！

速度提升几十倍。

四、Transformer 对 AI 发展的意义

Transformer 架构彻底改变了人工智能的发展方向，其核心意义包括：

  1. 实现并行计算，使模型训练速度大幅提升
    不像 RNN 必须按顺序处理，Transformer 可以一次处理整段文本，直接把训练效率提升几十倍。
  2. 捕捉长距离依赖，理解能力质变
    Transformer 能在一句话中，理解相隔很远的词之间的关系，使模型具备真正的“深度语言理解”。
  3. 让超大模型成为可能（奠定 LLM 基础）
    GPT、BERT、Claude、Gemini、Llama……
    都是建立在 Transformer 上，没有它就没有今天的 LLM。
  4. 推动 AI 从“工具时代”进入“智能时代”
    Transformer 让 AI 能写作、翻译、推理、生成代码，是通往 AGI 的关键技术。

五、简短总结

Transformer 是一种完全基于注意力机制的深度学习架构，实现了并行处理、强语义建模和长距离关联，是现代大语言模型（LLM）如 GPT、BERT、Claude 的基础。