2017 年，Google Brain 发布了一篇论文 —— Attention Is All You Need。
它提出的 Transformer 架构不仅刷新了当时的机器翻译纪录，更重要的是，它成为之后 GPT、BERT、Stable Diffusion、Sora 等所有现代 AI 模型的基础。
这篇 Blog 将带你快速理解：
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论文讲了什么内容
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Transformer 的关键创新点
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它在现实中的实际应用场景
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一个最小可运行 Transformer Demo（可直接运行）
让你从根本上理解 Transformer 为什么改变世界。
✨ 1. 论文内容概述
Transformer 的设计目标十分明确：
摒弃 RNN / LSTM 等循环结构，实现真正的并行计算，并更高效地建模长距离依赖。
论文中提出的 Transformer 模型包含：
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一个基于 自注意力机制（Self-Attention） 的 Encoder–Decoder 结构
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完全无需 CNN / RNN
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训练速度大幅提升
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在 WMT2014 英德、英法机器翻译任务上超越所有旧模型
核心思想一句话概括：
序列建模不需要循环，注意力就够了。
Transformer 的设计简单而优雅，为后续所有大模型打下基础。
🔥 2. Transformer 的关键创新点
论文提出了多个改变深度学习格局的关键技术。
2.1 全注意力架构（All-Attention Architecture）
Transformer 完全抛弃了 RNN 和 CNN。
自注意力让每个位置可以直接与序列中任何其他位置建立连接，复杂度只与序列长度相关，而非时间步。
优势：
- 训练可以完全并行
- 更容易理解长依赖关系
- 更容易扩展
2.2 多头注意力（Multi-Head Attention）
多头注意力让模型在不同子空间中“并行地”观察序列关系。
例如：
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一个头关注主谓关系
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一个头关注形容词修饰
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一个头关注跨句长距离依赖
这是 Transformer 的表达能力强大的关键。
2.3 缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）
注意力公式中的一个简单操作：
softmax(Q·Kᵀ / √d_k)
除以 √dₖ 解决了高维 dot-product 梯度变小的问题，让训练更加稳定。
2.4 位置编码（Positional Encoding）
因为模型没有循环结构，也没有卷积，所以必须显式加入位置信息。
论文提出的 正弦 + 余弦位置编码 允许模型感知顺序，并能泛化到更长的序列。
2.5 残差连接 + LayerNorm 全面引入
每一层都：
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残差连接
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Layer Normalization
让训练更快、更稳定，使模型可以堆叠更多层。
🚀 3. Transformer 的应用场景
Transformer 已经渗透到人工智能的每一个领域。
3.1 大语言模型（GPT 系列、ChatGPT）
今天所有的大语言模型：
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GPT-3 / GPT-4 / GPT-5
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Claude
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文心一言、通义千问
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LLaMA、Mistral
全部基于 Transformer 架构。****
3.2 搜索与语义理解（BERT 系列）
Google 搜索在 2019 年全面采用 BERT，用来理解用户真正意图。
3.3 机器翻译
Transformer 最初就是为翻译而生：
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Google Translate
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DeepL
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讯飞翻译
都基于该架构。
3.4 视觉（Vision Transformer）
ViT 让图像分类、检测和分割进入 Transformer 时代。
Stable Diffusion 的 U-Net 结构也包含大量 Transformer 模块。
3.5 多模态（文本 + 图像 + 视频）
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DALL·E
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CLIP
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GPT-4 Vision
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Sora
Transformer 更是多模态融合的标准架构。
3.6 医疗、金融、工业场景
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医学影像分析
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药物分子建模
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金融风控
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文档自动化处理
Transformer 让 NLP 和视觉的智能水平大幅提升。
🧩 4. 最小可运行 Transformer Demo（PyTorch）
以下代码为最小实现版，可直接运行，包含：
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Scaled Dot-Product Attention
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Multi-Head Attention
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Feed-Forward
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Positional Encoding
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TransformerEncoder
👉 可以直接复制运行（纯 PyTorch，无复杂依赖）
✔ 代码：最小 Transformer Demo
import torch
import torch.nn as nn
import math
# -------------------------
# 1. Scaled Dot-Product Attention
# -------------------------
class ScaledDotAttention(nn.Module):
def __init__(self, d_k):
super().__init__()
self.d_k = d_k
def forward(self, Q, K, V, mask=None):
scores = Q @ K.transpose(-2, -1) / math.sqrt(self.d_k)
if mask is not None:
scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9)
attn = torch.softmax(scores, dim=-1)
return attn @ V
# -------------------------
# 2. Multi-Head Attention
# -------------------------
class MultiHeadAttention(nn.Module):
def __init__(self, num_heads, d_model):
super().__init__()
assert d_model % num_heads == 0
self.num_heads = num_heads
self.d_k = d_model // num_heads
self.W_q = nn.Linear(d_model, d_model)
self.W_k = nn.Linear(d_model, d_model)
self.W_v = nn.Linear(d_model, d_model)
self.W_o = nn.Linear(d_model, d_model)
self.attention = ScaledDotAttention(self.d_k)
def forward(self, x):
B, L, D = x.size()
Q = self.W_q(x).view(B, L, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2)
K = self.W_k(x).view(B, L, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2)
V = self.W_v(x).view(B, L, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2)
out = self.attention(Q, K, V)
out = out.transpose(1, 2).contiguous().view(B, L, D)
return self.W_o(out)
# -------------------------
# 3. Feed-Forward Layer
# -------------------------
class FeedForward(nn.Module):
def __init__(self, d_model, hidden_dim):
super().__init__()
self.net = nn.Sequential(
nn.Linear(d_model, hidden_dim),
nn.ReLU(),
nn.Linear(hidden_dim, d_model)
)
def forward(self, x):
return self.net(x)
# -------------------------
# 4. Positional Encoding
# -------------------------
class PositionalEncoding(nn.Module):
def __init__(self, d_model, max_len=5000):
super().__init__()
pos = torch.arange(max_len).unsqueeze(1)
i = torch.arange(d_model).unsqueeze(0)
angles = pos / torch.pow(10000, (2 * (i//2)) / d_model)
pe = torch.zeros(max_len, d_model)
pe[:, 0::2] = torch.sin(angles[:, 0::2])
pe[:, 1::2] = torch.cos(angles[:, 1::2])
self.register_buffer('pe', pe)
def forward(self, x):
return x + self.pe[:x.size(1)]
# -------------------------
# 5. Transformer Encoder Layer
# -------------------------
class TransformerEncoderLayer(nn.Module):
def __init__(self, d_model=128, heads=4, dim_ff=256):
super().__init__()
self.attn = MultiHeadAttention(heads, d_model)
self.ffn = FeedForward(d_model, dim_ff)
self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model)
self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model)
def forward(self, x):
x = self.norm1(x + self.attn(x))
x = self.norm2(x + self.ffn(x))
return x
# -------------------------
# 6. Full Transformer Encoder
# -------------------------
class TransformerEncoder(nn.Module):
def __init__(self, d_model=128, n_layers=2, heads=4, ff=256):
super().__init__()
self.pos = PositionalEncoding(d_model)
self.layers = nn.ModuleList([
TransformerEncoderLayer(d_model, heads, ff)
for _ in range(n_layers)
])
def forward(self, x):
x = self.pos(x)
for layer in self.layers:
x = layer(x)
return x
# -------------------------
# 7. Run Demo
# -------------------------
if __name__ == "__main__":
batch = 2
length = 10
d_model = 128
x = torch.randn(batch, length, d_model)
model = TransformerEncoder(d_model=d_model)
out = model(x)
print("Output shape:", out.shape)
运行后输出类似：
Output shape: torch.Size([2, 10, 128])
你的最小 Transformer 就成功跑起来了。
🎯 5. 总结
Transformer 的出现让 AI 世界彻底重写规则。
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它抛弃了循环结构，完全依赖注意力机制
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它让训练速度、模型能力和可扩展性全面提升
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它成为 GPT、BERT、Stable Diffusion 的基石
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它现在应用于 NLP、CV、推荐、语音、医疗、金融 等所有 AI 领域
只要理解这篇论文，就能理解现代 AI 的起点。
