本文详细解析了Transformer架构的核心原理，通过通俗易懂的方式讲解tokenization、词嵌入、位置编码及注意力机制等关键技术。无论你是AI初学者还是希望深入理解大模型的开发者，本文都能帮助你系统掌握这一革命性架构，为理解和应用大语言模型奠定坚实基础。
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花了一点时间来学习和研究经典的transformer架构及原理，这个是2017年谷歌的一个论文，开拓了AI的新时代，尽量通俗易懂的解释一下，做好笔记把它记录下来。
先看下整体的架构图：
有几个部分，举个例子来说，比如“请介绍一些《孙子兵法》这本”，这13个词，咱们先暂定26个token哈。主要用于后面举例说明。咱们分开来理解，先看左边部分。
1、tokenization原理，对应的是token化，在输入的语句中进行token化，一般而言，一个100token个对应50给汉字，100个token对应75给英文单词，是一个分词拆分法，大家有没有想过，为什么不是一个汉字或者一个英文单词对应一个token呢？如果一个字或者一个单词对应一个token,那么这个token词表会一直变大，因为有一些新的字出现，其次，像，河，海，英文happy,unhappy,happiness，可以复用token的，最后，分词拆分法也是可以增加一些语义的理解。像上面例子一看就知道一些意思。
2、词元嵌入表示，embedding模型，就是将token进行向量化，计算机的世界是识别数字的，万事万物皆可向量化。向量空间即是特征，我们可以从向量中提取特征，所谓的特征工程。向量化里有一个one-hot编码，一个token对应是一个512维的向量（transfomer是512维的向量），一个1和其他维度都是0，这种编码也是有问题的，就是在整个向量空间里第一是太稀疏了，第二没有距离，第三没有数量关系或逻辑关系。
3、位置编码positional Encoding，就是定义一个向量表示词的位置，有了这个向量是增加语义的理解，比如“狗咬了猫”，“猫咬了狗” 字是一样的，但是位置不一样，他们的含义也是不同的。这个向量也是512维。
4、这时候看图才进入编码器Encoding，编码器包含2个部分，一个是多头自注意力机制，另外一个是位置感知前馈神经网络
多头注意力机制，公式是Attention(Q,K,V)=softmax(Q*K(T)/开根号dk)*V 不会弄就中文解释下，这公式的意思是，请把注意力放到重要的信息上。咱们先了解什么是注意力机制？什么是自注意力机制？什么是多头注意力机制？
看如下图来理解注意力机制
这个图是理解为一维的，也增加二维（身高178，腰围38），对应的K也要是二维的（身高，腰围），V值也加，比如预测（体重，腿长），还可以是多维的，大脑里细品哈，只要有数据，任何东西都可以预测。
自注意力机制，核心是做信息的聚合，就是自己跟自己去比较计算，想像一下，前面例子26个token，对应26个向量，对应是26个512维的向量空间，结合上面的图，把所有的数据替换成26个512维的向量值，然后按照图的计算公式进行计算，得到的值也是一个26个的512维向量。（V中智是每个向量的加权求和）
多头自注意力机制，引入多个专家去关注不同的注意点，然后再进行自注意力机制的计算，但是transformer里面引入了神经网络进行了向量的线性的变换。比如原始的26*512维向量，进行向量变换，生成3个不同的Wq,Wk,Wv向量，这个经过神经网络的线性变换后，从而突出某些需要突出的，弱化某些需要弱化的。
纯写文字，可能不太好理解，结合上面图来理解一下。上图分左/中/右
中间输入是26*512维的向量，经过linear线性变换后，看左边的图，Q和K和V变换成26*（512/8=64）维的向量了,通过Scale缩放点积和softmax。后面的concatenate将8个26*64的向量合并，最后输出是26*512维的向量。
然后再说下位置感知前馈神经网络，就是一个全连接的神经网络，输入的26*512维向量 经过线性变换，激活函数变成26*2024维的向量，再转换变成26*512的向量进行输出。
5、右边部分是解码器，从下往上看，前面的输出、token化、词元嵌入表示、位置编码这4部分跟编码器是一样的。不一样的是掩码多头自注意力机制、多头注意力机制
掩码多头注意力机制，原理跟自注意力机制一样，区别在于，可以理解为一个把答案遮住的，看上图，对角线的右边全为白色，对应向量里全部为0.
6、编码器与解码器的区别是编码器输出的是向量，解码器输出的是概率，编码器一般用来做分析，解码器一般用来做生成。
7、linear和softmxa概率函数，一个26*512维的向量经过linear后，形成跟最后一个向量的相关度系数，得到的相关系数后进行softmax进行计算到概率，按概率最高的词去预测下一个字。
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