原识：快述Transformer架构
我来快述一下Transformer架构，便于对其有个概览。
Transformer这是一个革命性的架构（注意，它是一个架构），它彻底改变了自然语言处理领域，也是当今所有大语言模型（如GPT、LLaMA等）的核心基础。
我会从核心思想、整体架构到关键组件，层层递进地解释。
核心思想：摒弃循环，完全依赖注意力
在Transformer统治大模型架构之前，主流模型是RNN、LSTM等循环神经网络。它们的问题在于：
1. 顺序处理：必须一个字一个字地处理，无法并行计算，训练慢。
2. 长程依赖问题：对于很长的文本，模型会“遗忘”开头的信息。
小明计划在周末去公园，他准备叫上小红。
“他”和“小明”的关系，在人来说能够看出来，但是对模型来说就不是容易的事了。
简单的说，模型首先要把它们联系起来，需要同时“看到”它们，再计算它们干系度（QKV关系值）。
Transformer的解决方案是：完全使用自注意力机制来捕捉序列中所有元素之间的关系，无论它们相隔多远。 这使得它可以并行处理整个序列，极大地提升了训练效率和理解能力。
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整体架构全景图
Transformer同样采用编码器-解码器结构，但其内部实现与前代截然不同。
（这是一个经典的Transformer结构图，来源于原论文《Attention Is All You Need》）
我们来分解这个架构：
1. 编码器
· 功能：将输入序列（例如一句英文）映射为一个蕴含了整个序列信息的“上下文向量序列”。
· 结构：由 N个（原论文中N=6）完全相同的层 堆叠而成。
· 每一层的构成：
1. 多头自注意力机制
2. 前馈神经网络
· 每个子层周围都有一个残差连接 和 层归一化。公式为 LayerNorm(x + Sublayer(x))。这使得深层网络更容易训练。
2. 解码器
· 功能：根据编码器的输出和之前已生成的输出，自回归地生成目标序列（例如翻译后的中文）。
· 结构：同样由 N个完全相同的层 堆叠而成。
· 每一层的构成：
1. 掩码多头自注意力机制：确保在生成第t个词时，只能看到第1到第t-1个词，防止“偷看未来”。
2. 编码器-解码器注意力机制：Query来自解码器上一层的输出，而Key和Value来自编码器的输出。这使得解码器在生成每个词时，都能“关注”输入序列中最相关的部分。
3. 前馈神经网络
· 同样，每个子层都有残差连接和层归一化。
3. 输入/输出处理
· 词嵌入：将输入的单词转换为稠密向量。
· 位置编码：由于Transformer本身没有循环结构，它无法感知单词的顺序。因此，需要额外注入位置信息。位置编码是一个与词嵌入维度相同的向量，它会与词嵌入相加作为模型的输入。它使用正弦和余弦函数来生成，确保模型能学到“相对位置”和“绝对位置”的概念。
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核心组件深度解析
1. 自注意力机制
这是Transformer的灵魂。它的目标是：对于序列中的每一个词，通过计算它与其他所有词的相关性，来获得一个更能代表其在本序列中含义的新向量。（注意，它采用了旋转编码RoPE，融合绝对位置和相对位置，提升长度外推能力）
计算过程（缩放点积注意力）：
1. 生成Q, K, V：对于每个词的输入向量，我们通过三个不同的权重矩阵，将其线性变换为三个向量：
· Query：表示“我正在寻找什么”。
· Key：表示“我包含什么信息”。
· Value：表示“我的实际内容是什么”。
2. 计算注意力分数：计算一个词（Query）与序列中所有词（Key）的相似度。通常使用点积：分数 = Q · K^T。
3. 缩放：将分数除以Key向量维度的平方根（√d_k），防止点积过大导致梯度消失。
4. Softmax归一化：对分数进行Softmax操作，将其转化为和为1的概率分布。这个分布代表了在生成当前词时，应该“注意”其他词的程度。
5. 加权求和：将Softmax后的分数作为权重，对所有的Value向量进行加权求和。得到的结果就是当前词的新表示。
公式：
Attention(Q, K, V) = softmax(QK^T / √d_k) V
2. 为什么要“多头”？
单一的注意力机制可能只关注到一种类型的关系（例如语法关系）。多头注意力 将Q、K、V投影到多个不同的“表示子空间”中，让模型同时关注来自不同位置的不同类型的信息。
· 操作：将Q、K、V分割成h份（h个头），在每个头上独立进行注意力计算，最后将h个结果拼接起来，再通过一个线性层融合。
· 好处：模型可以同时关注不同方面的信息。例如，在翻译“The animal didn’t cross the street because it was too tired”时，一个头关注“it”和“animal”的关系，另一个头关注“tired”和“it”的关系。
3. 前馈神经网络
这是一个简单的全连接网络（注意，它在位架构的层位置中，有且只有一个，它很巨大，行是每个token，列是维度，它负责放大筛选优质特征和记忆关系权重），通常包含一个隐藏层和ReLU激活函数。FFN(x) = max(0, xW1 + b1)W2 + b2。
它的作用是：对自注意力机制输出的表示进行非线性变换和增强。 值得注意的是，它在每个词的位置上是独立应用的，可以看作是作用于每个词上的“专家处理器”。
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总结：Transformer的优势
1. 并行计算：摒弃循环，整个序列同时处理，训练速度极快。
2. 强大的长程依赖捕捉能力：自注意力机制让序列中任意两个词都能直接交互，无论距离多远。
3. 卓越的模型性能：在翻译、文本生成等任务上，效果远超之前的模型。
正是这些特性，使得Transformer成为了构建现代大语言模型的基石。无论是仅用解码器的GPT系列，还是编码器-解码器架构的T5、BART，其核心都源于这个划时代的架构。