一文了解transformer(通俗易懂版本)

最近看transformer太难懂了，就想写一篇简单的能看懂的，transformer是如何工作的。本篇不会过渡研究算法，那玩意一般人也看不懂。

烤鸭的世界我们不懂

940人浏览 · 2025-04-14 08:00:00

烤鸭的世界我们不懂 · 2025-04-14 08:00:00 发布

大家好，我是烤鸭：

最近看transformer太难懂了，就想写一篇简单的能看懂的，transformer是如何工作的。本篇不会过渡研究算法，那玩意一般人也看不懂。

概念

Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型，通过并行化处理序列数据，摆脱了传统循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）的局限性，成为驱动自然语言处理领域（如BERT、GPT等）突破性进展的核心架构。

举个栗子

班级讨论明天去哪儿春游，每人提一个地点，最终选出最佳方案。

输入处理 -> 自注意力机制 -> 多头注意力

1. 输入处理（词嵌入 + 位置编码）

词嵌入：把每个地点（如“公园”“爬山”“游乐园”）变成一个“特征向量”，包含“是否需要门票”“是否适合野餐”等信息。
比如：“公园”向量可能是 [便宜=1, 有草坪=1, 需走路=0]。
位置编码：给每个地点标上序号，让模型知道谁先谁后（比如小张先提“公园”，小李后提“爬山”）。
比如：给“公园”加上 [位置1=1, 位置2=0, 位置3=0]。

2. 自注意力机制（核心！像“互相八卦”找重点）

目标：让每个地点（如“爬山”）看看其他地点（如“公园”“游乐园”）和自己是否“相关”。
步骤：
1. 生成查询（Q）、键（K）、值（V）：
  
  把每个地点的向量拆成三部分：
  - Q（我要问的问题）：比如“是否需要体力？”
  - K（我的回答）：比如“爬山”的K可能回答“需要体力=1”。
  - V（我的全部信息）：比如“爬山”的V包含“风景好=1, 需装备=1”。
2. 计算注意力分数：
  用Q去匹配其他地点的K（比如“是否需要体力？” vs “爬山”的K），分数越高表示越相关。
  比如：“爬山”和“需要体力”高度相关，得分0.9；“公园”得分0.2。
3. 加权求和：
  用注意力分数给其他地点的V加权，生成当前地点的新向量。
  比如：“爬山”的新向量 = 0.9×“爬山”V + 0.1×“公园”V + 0.0×“游乐园”V。

3. 多头注意力（Multi-Head Attention）

技术定义：把注意力分成多组，每组关注不同问题（如费用、趣味性）。
班级比喻：
- 班级分成3组讨论：
  - 费用组：讨论门票价格。
  - 趣味组：讨论好玩程度。
  - 后勤组：讨论安全性和方便性。
- 最后汇总各组结论，选出综合最佳地点

4. MOE前馈网络（升级！像“专家会诊”后综合建议）

核心变化：用多个专家（子模型）替代单一的前馈网络，每个专家擅长不同领域。
步骤：
1. 专家分组：
  
  比如分成3组专家：
  - 自然专家：擅长评估自然风光（如“爬山”的景色、空气质量）。
  - 娱乐专家：擅长评估游乐设施（如“游乐园”的刺激性、适合年龄）。
  - 后勤专家：擅长评估费用、安全性（如“公园”是否免费、有无意外风险）。
2. 动态路由：
  根据地点类型，用“门控网络”决定使用哪些专家。
  比如：“爬山”会激活自然专家和后勤专家（评估安全性和体力需求），而“游乐园”会激活娱乐专家和后勤专家（评估费用与趣味性）。
3. 专家计算：
  被选中的专家对地点向量进行细化处理（如自然专家给“爬山”加“风景分”，后勤专家扣“体力消耗分”）。
4. 综合结果：
  将所有专家的输出加权求和，得到最终评分向量。

5. 输出结果

最终每个地点有一个综合评分向量，选出最高分的（比如“公园”因“便宜+安全”胜出）。

关键比喻总结

自注意力 = 互相八卦找重点（谁和谁有关联）。
多头注意力 = 分组讨论后汇总（多角度分析）。
MOE = 专家会诊（不同专家处理不同问题，动态协作）。
门控网络 = 分诊台（决定病人该看哪个科室）。
专家小组 = 专科医生（各展所长，提升决策质量）。

流程架构图

在这里插入图片描述

对照流程图

1. 向量是如何产生的？（词嵌入 + 位置编码）

词嵌入（Input Embedding）：
- 比喻：给每个春游地点（如“公园”“爬山”）发一张“身份证”，上面贴着关键信息标签。
- 技术：模型通过训练，把每个单词/地点转换成一个固定长度的向量（比如 [是否需要门票, 有无草坪, 是否适合野餐, ...]）。
- 例子：
  - “公园”向量：[门票=否, 草坪=有, 野餐=是, 体力=少]
  - “爬山”向量：[门票=否, 草坪=无, 野餐=否, 体力=多]
位置编码（Positional Encoding）：
- 比喻：给每个地点贴上“座位号”，让模型知道谁先谁后（比如小张先提“公园”，小李后提“爬山”）。
- 技术：通过数学公式生成位置向量（比如 [位置1=1, 位置2=0.5, 位置3=0.3...]），与词向量相加。
- 例子：
  - “公园”最终向量 = [门票=否, 草坪=有, 野餐=是, 体力=少, 位置1=1]
  - “爬山”最终向量 = [门票=否, 草坪=无, 野餐=否, 体力=多, 位置2=0.5]

2. 编码器（Encoder）：提取信息

比喻：班级里的“情报小组”，专门收集和分析所有地点的信息。
结构：由多个编码层堆叠而成，每层包含自注意力机制和前馈网络。
流程：
1. 自注意力(Self Attention)：学生们互相八卦，找出谁和谁有关联。（比如“爬山”和“需要体力”相关）。
2. 残差网络和归一化( Add & Norm)：
  - 比喻：老师总结学生讨论，并标准化重点（避免信息过载）。
  - 操作：将原始输入与自注意力输出相加，再通过层归一化（LayerNorm）。
3. 多头注意力(Multi-Head Attention)：分组讨论不同话题（如费用、趣味性），汇总多角度信息。
4. 残差网络和归一化( Add & Norm)：
  - 比喻：各组提交报告后，班长汇总并统一格式。
  - 操作：将多头注意力输出与输入相加，再通过层归一化。
5. 前馈网络(Feed Forward or MoE)：像“专家”一样，对地点向量做微调（比如“公园安全性高”加1分）。
6. 残差网络和归一化( Add & Norm)：
  - 比喻：将分析结果与原始报告对比，确保逻辑一致。
  - 操作：将前馈网络输出与输入相加，再通过层归一化。
输出：编码器最终输出一组上下文向量，每个向量包含地点的综合信息（比如“爬山”向量包含了体力需求、风景评分等）。

3. 解码器（Decoder）：生成结果

比喻：班级的“计划小组”，根据编码器提供的信息，制定最终春游方案。
结构：同样由多个解码层堆叠，每层包含自注意力、编码器-解码器注意力（交叉注意力）和前馈网络。
流程：
1. 掩码注意力(Masked Multi-head-Attention)：
  - 比喻：班长在生成报告时，只能看到之前分析的内容（如先写“预算合理”，再写“活动丰富”）。通过掩码机制，确保报告生成符合逻辑顺序，避免“未卜先知”。
  - 操作：生成报告的第t步时，屏蔽第t+1步及之后的所有信息。将报告生成任务分成多个头（如预算分析、趣味性分析、安全性分析），每个头在掩码限制下独立工作。
2. 残差网络和归一化( Add & Norm)：
  - 比喻：班长检查总结是否遗漏重点，并调整语气。
  - 操作：将自注意力输出与输入相加，再通过层归一化。
3. 多头注意力(Multi-Head Attention)：将各组讨论结果（编码器输出）与班长的总结（解码器状态）结合。用解码器的查询向量匹配编码器的键向量，计算交叉注意力。
4. 残差网络和归一化( Add & Norm)：
  - 比喻：结合讨论结果和班长总结，形成初步方案。
  - 操作：将交叉注意力输出与输入相加，再通过层归一化。
5. 前馈网络(Feed Forward or MoE)：请“决策顾问”对方案做最终优化（如平衡预算和趣味性）。将交叉注意力输出输入到全连接网络，生成决策特征。
6. 残差网络和归一化( Add & Norm)：
  - 比喻：将优化方案与初步方案对比，确保合理性。
  - 操作：将前馈网络输出与输入相加，再通过层归一化。
输出：编码器最终输出一组上下文向量，每个向量包含地点的综合信息（比如“爬山”向量包含了体力需求、风景评分等）。

4. 输出：

线性层（Linear Layer）：
- 特征转换器：
  - 作用：将原始特征（如“便宜=1”）转换为更复杂的表示（如“公园”[便宜=1, 安全=1, 趣味=0.8]），增强模型的表达能力。
  - 比喻：像“数据加工站”，将原始数据加工成更有用的信息。
归一化指数函数（Softmax）：