Transformer 的底层原理可以用一个“团队协作+信息整合”的故事来比喻，咱们抛开数学公式，用大白话解释清楚。
1. 核心任务：理解句子的关系
假设你有一句话：“猫吃鱼”。Transformer 的任务是理解这句话中每个词的关系，比如“猫”是动作的发起者，“吃”是动作，“鱼”是吃的对象。传统方法像 RNN（循环神经网络）是一个字一个字慢慢看，但 Transformer 可以同时看整个句子，靠的是“自注意力机制”。
2. 自注意力机制：谁和谁有关系？
Transformer 的核心是让每个词“主动寻找队友”。比如：
- “猫”会问：“我和‘吃’的关系有多强？我和‘鱼’的关系有多强？”
- “吃”会问：“我和‘猫’的关系多强？和‘鱼’的关系多强？”
这个“关系强度”通过计算词与词之间的相似度得到（比如两个词向量的点积）。Transformer 会给关系强的词分配更高权重，弱的关系权重低。最后，每个词会得到一个“融合了全局信息的新表示”，比如“猫”的新表示里包含了“吃”和“鱼”的信息。
3. 位置编码：记住词的位置
Transformer 需要知道词的位置顺序，比如“猫吃鱼”和“鱼吃猫”完全相反。但它没有 RNN 的顺序结构，所以会给每个词加一个位置编号（比如“猫”是位置1，“吃”是位置2，“鱼”是位置3）。这个编号就像座位号，让模型知道谁在前、谁在后。
4. 多头注意力：多角度观察
Transformer 用“多头注意力”让模型从不同角度分析关系。比如：
- 头1关注“动作发起者”（猫→吃）；
- 头2关注“动作对象”（吃→鱼）；
- 头3关注“整体语义”（猫和鱼都是动物）。
多个角度的结果拼接起来，模型就能更全面地理解句子。
5. 前馈神经网络：进一步消化信息
经过注意力计算后，每个词的新表示会被送入一个“小神经网络”（全连接层），进一步提取特征。这一步就像把信息嚼碎、消化，变成更易用的形式。
6. 残差连接和归一化：防止学歪
Transformer 每一步都会做两件事：
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残差连接：把输入直接加到输出上（类似“抄近路”），防止深层网络学偏；
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层归一化：调整数据分布，让训练更稳定。
7. 编码器-解码器分工
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编码器（比如处理输入句子）：反复做上述步骤，把输入句子变成一组“富含关系的表示”。
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解码器（比如生成翻译结果）：在编码结果基础上，逐步生成输出（比如英文翻译），同时用“掩码”防止偷看未来的词（类似考试时只能看已经写出的答案）。
总结：Transformer 像一场高效会议
- 每个人发言（输入词嵌入）；
- 讨论谁和谁相关（自注意力）；
- 记住发言顺序（位置编码）；
- 分组讨论不同角度（多头注意力）；
- 总结成会议纪要（前馈网络）；
- 反复迭代（多层堆叠），直到得出最终结论。
这种设计让 Transformer 并行处理整个句子，速度快、效果好，成为 ChatGPT、GPT-4 等大模型的核心架构。
