在大语言模型横扫AI世界的今天，Transformer已经成为最炙手可热的模型架构。它不仅是GPT系列、BERT、T5等模型的基础，更是打开通向AI智能之门的钥匙。但对于非专业开发者或初学者来说，Transformer的结构听起来复杂晦涩。今天，我们就来系统性地拆解一下这位“幕后高手”的真面目。
一、Transformer整体架构概览
Transformer的核心由两大部分组成：Encoder（编码器） 和 Decoder（解码器） 。Encoder 负责理解输入的含义，Decoder 负责生成输出内容。
🌟Encoder结构（理解输入）：
- 输入文字
- Tokenization（词元化） ：将文字拆成最小单位token。
- Embedding：将token转化成高维向量。
- Positional Encoding：加上位置信息，告诉模型“顺序”很重要。
- Multi-head Self-Attention：从多个角度捕捉句子中各词之间的联系。
- Feed-Forward Neural Network：特征进一步提取。
🌟Decoder结构（生成输出）：
- 输入：上一轮生成的内容（自回归地一个个生成）
- Tokenization
- Embedding
- Positional Encoding
- Masked Multi-head Self-Attention：只关注已经生成的内容，避免“剧透”。
- Multi-head Self-Attention：结合Encoder的结果，理解上下文。
- Feed-Forward Neural Network
- Linear 映射到token词表
- Softmax 输出概率分布，选择下一个token
二、Tokenization：语言的“原子拆分”
模型不会直接理解“你好”或“hello”，它需要将文本分割成更小、更稳定的单元——token。
目标是用最少的token，表达最多的信息，并建立一个统一的词表，能适配多语言。
三、Embedding：文字变向量，才能计算
每个token会被转化为一个高维向量。这样就能把语言问题，变成数学问题，用线性代数来“算”句子的含义。
比如GPT-3使用的是12288维向量来表示一个token！
四、向量的三大挑战
- 维度高但稀疏，浪费空间；
- 没有顺序，模型不知道“你好吗” 和 “好吗你” 有啥不同；
- 词和词之间关系不明确，无法捕捉上下文依赖。
这就引出了下一位重要角色👇
五、Positional Encoding：赋予“顺序感”
语言是有顺序的，不能忽略！
所以Transformer引入位置编码，用向量表示每个词的“位置”，加在token向量里，让模型知道“谁先谁后”。
比如“我爱你”和“你爱我”，虽然用的是同样的词，但顺序不同，含义天差地别。
六、Encoder的工作机制：多角度理解语义
Encoder就是在做一件事：让机器理解输入句子的意思。
它会把每个token+位置信息，通过多头注意力机制（multi-head self-attention）进行“全局分析”——每个词不仅看自己，还看别人。
七、Decoder的生成逻辑：边看边写
Decoder要做的就是：从已有内容出发，生成下一个词。
引入Masked Multi-Head Self-Attention，确保模型只能“看到”当前词前面的内容，不然就是作弊啦。
然后再融合Encoder的输出，生成新的向量。
八、Linear层：向量变token候选
Decoder最后得到的是一个深度语义向量，我们需要将它映射回具体的词。
Linear层就是把这个向量，和所有token向量做相似度计算，看看“哪个最像”。
常用算法：
- 向量点乘
- 余弦相似度
九、Softmax：输出最终结果
Softmax将上一步得到的数值转化为概率分布。
比如“你”“我”“爱”“的”“天”分别的概率是 0.1, 0.05, 0.7, 0.1, 0.05。
那就选择概率最高的“爱”作为下一个输出。
十、Decoder-Only架构：现代大模型的标配
像GPT系列，就是纯Decoder架构。
它的特点是：不给提示时生成，给你一句话时续写。
它不断预测下一个词，直到生成完整句子。
十一、大语言模型的训练：疯狂调参数！
整个Transformer的训练过程，就是不断喂数据，让模型学习词与词的关系。
包括：
- Embedding 的权重
- Positional Encoding 的权重
- Multi-Head Self-Attention 层的权重
- Feed-Forward Neural Network层的权重
- Linear 映射的权重
比如 GPT-3 就有 1750亿个参数，训练时堪比炼丹。
写在最后：为什么Transformer这么强？
因为它不再一个字一个字处理文本，而是全局理解语义、关系、位置，可以同时处理整段内容，速度快，效果强。
再加上大数据+大算力+大模型参数，让语言模型变得越来越“懂人话”。
