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wzjs 2025/9/13 3:27:22

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一分钟了解Transformer

A Minute to Know About Transformer

By Jackson@ML

1. Transformer是什么？

Transformer模型是一种神经网络，它通过学习上下文及其含义，跟踪序列数据中（如本句中的单词）中的关系。Transformer模型应用一套不断演变的、称为作注意力或自注意力的数学技术，来检测在序列中影响和彼此依赖的、即便是遥远数据元素的微妙方式。

2017年，Google(谷歌)首次通过一篇论文描述了Transformer，这是迄今为止最先进和最强大的模型类之一。它们正在推动机器学习领域的新一波进步，有些人称之为Transformer AI。

斯坦福大学的研究人员在2021年8月的一篇论文中称Transformer模型为“基础模型(Foundation
Models)”，因为他们认为这些模型正在推动人工智能的范式转变。文章写道：“近年来基础模型的规模和范围的巨大扩展挑战了我们对可能性想象力的极限。”

这充分说明，Tansformer与大语言模型（LLMs）关联，并在人工智能（AI）相关领域（机器视觉、语音识别和时间序列预测）等方面展现出卓越的性能。

2. Transformer的根本创新

Transformer模型推动了一系列根本性的创新：

1）完全基于自注意力机制(Self-Attention)，它摒弃了传统的循环架构；

2）它首次实现全序列并行处理，突破了RNN（循化神经网络）的顺序计算瓶颈；

3）它通过位置编码(Positional Encoding)替代了序列顺序信息。

3. Transformer核心思想

Transformer彻底摒弃RNN/CNN的顺序处理，而完全依赖自注意力（Self-Attention） 来捕捉序列中任意元素间的依赖关系，无论距离多远。它能实现高度并行化训练，实至名归，是大语言模型（LLMs）的基石。

自注意力机制每个词计算一个Query(查询)、一个Key（键）和一个Value(值)向量。输出是值的加权和，权重由Query与所有Key的兼容性（点积后Softmax）决定。

Python示例代码如下：

# Python/PyTorch Pseudocode demonstrating core calculations (Scaled Dot-Product Attention)
def attention(Q, K, V):  # Q, K, V: [batch_size, seq_len, d_model]# [batch_size, seq_len, seq_len]scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / torch.sqrt(d_k) # weights of attention attn_weights = torch.softmax(scores, dim=-1) # weighted sum and output [batch_size, seq_len, d_model]  output = torch.matmul(attn_weights, V)  return output

4. Transformer核心公式

• Q(Query), K(Key), V(Value)均有输入线性变换而成；√dₖ缩放防止点积过大导致梯度消失
公式如下所示：

Attention(Q, K, V) = softmax(Q·Kᵀ/√dₖ) · V

5. Transformer基本架构

在这里插入图片描述

以上架构图包含Enconder(编码器)和Decoder(解码器)。

在这里插入图片描述

编码器（Encoder) 做输入处理。编码器层有Multi-Head Attention（多头注意力）机制、Add & Norm(残差连接、和层归一化)；另有FFN（Feed Forward Network）。
解码器（Decoder) 与其有核心差异，分别为Masked Multi-Head Attention，以防止未来信息泄漏，及Encoder-Decoder Attention，以连接编码器输出。
解码器的工作流程自回归生成：即为用前一输出作为当前输入；同时最终输出为Linear + Softmax层。

6. Transformer与CNN/RNN的本质区别

在Transformer问世之前，成熟并且主宰人工智能领域的CNN（卷积神经网络）和RNN（循环神经网路）与其有着本质的区别。

在这里插入图片描述

7. Transformer的关键优势

下图显示了Transformer的关键优势。

在这里插入图片描述

8. Transformer为什么颠覆传统架构？

1）计算效率：训练速度比RNN快5-10倍（序列长度512时）
2）建模能力：在WMT2014英德翻译任务提升28.4 BLEU
3）可扩展性：支持超长上下文（现代LLMs达128K tokens）
4）统一架构：适应文本/图像/音频多模态处理（ViT, Whisper等）
💡 技术遗产：Transformer为后来的AI发展奠定了伟大基础。Transformer的Encoder单独使用→BERT，Decoder单独使用→GPT系列，成为大语言模型的DNA。