✨深入浅出理解《The Annotated Transformer》：从零实现 Transformer 的完整解析

拖拖765
200 阅读4分钟

Transformer 之所以能成为当今大模型时代的核心基础架构，并非偶然。从 2017 年“Attention Is All You Need”提出至今，Transformer 已经成为 NLP、CV、多模态等各领域的统一架构。而在学习 Transformer 的过程中，我强烈推荐的一篇文章是 Harvard NLP 的《The Annotated Transformer》 。

它不是一篇新的论文，而是一篇对原论文的逐行注释版实现，通过最简洁、可运行的 PyTorch 代码复现 Transformer 的结构，让读者不仅理解理论，更能掌握工程落地的完整细节。

本文总结《The Annotated Transformer》的主要内容，并结合原论文的核心技术和创新，以帮助你更系统地理解 Transformer。

🔍 一、这篇文章讲了什么？

《The Annotated Transformer》的目标不是提出新方法，而是：

用最清晰的代码和注释，实现原始 Transformer 架构，并解释每个模块为什么这么设计。

它的核心思想很简单：

👉 把论文拆解成可运行的代码，把概念讲清楚，把细节复现出来。

文章完整实现了一个用于机器翻译的 Transformer，包括：

  • 输入/输出 embedding

  • 位置编码 Positional Encoding

  • Scaled Dot-Product Attention

  • Multi-Head Attention

  • Encoder（堆叠 6 层）

  • Decoder（带 Mask 的自注意力）

  • Feed-Forward 层

  • Residual & LayerNorm

  • Mask（Padding 与 Subsequent Mask）

  • 训练流程（Label Smoothing、Warmup 学习率调度）

读完这篇文章，你不仅知道 Transformer 是什么，还能真正“从头写出”一个 Transformer。

⚙️ 二、Transformer 的关键技术与模块解析

理解文章内容之前，我们先快速回顾 Transformer 的核心创新点：

1. Self-Attention（自注意力）：全局依赖，一次搞定

传统 RNN 需要一个 token 一个 token 地处理，不能并行，而 Self-Attention 能：

  • 一步看完整个序列

  • 建立任意位置之间的依赖

  • 显著提升训练速度

  • 捕捉长距离关系

代码中，Self-Attention 核心是：

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

十分简洁，却非常强大。

2. Multi-Head Attention：多角度理解序列

不是只做一次 attention，而是进行多次，让模型在不同子空间捕捉不同类型关系。

例如：

  • 一头学习动词关系

  • 一头学习句法

  • 一头学习代词指代

Transformer 的表达能力因此大幅增强。

3. Positional Encoding：让无序的 Attention 拥有顺序感

由于模型没有 RNN、CNN 结构，因此必须显式加入序列顺序。

文章中的实现使用 sin/cos 位置编码：

PE(pos, 2i)   = sin(pos / 10000^(2i/d_model))
PE(pos, 2i+1) = cos(pos / 10000^(2i/d_model))

优点：

  • 不依赖固定长度
  • 拥有良好的外推能力
  • 计算简单无参数

4. Encoder 与 Decoder：结构清晰的堆叠模块

Encoder 每层包含：

  • Multi-Head Self-Attention

  • Feed-Forward

  • LayerNorm + Residual

Decoder 每层包含：

  • Masked Multi-Head Self-Attention（禁止看到未来 token）

  • Cross-Attention（关注 encoder 输出）

  • Feed-Forward

这一结构被后来所有大模型沿用（GPT 属于 Decoder-only，BERT 属于 Encoder-only）。

5. 训练中的关键技巧

原论文与 Annotated 文章也介绍了一些训练必须的技巧：

  • Label Smoothing：防止模型过度自信，提高泛化

  • Learning Rate Warmup：前期学习率逐步升高

  • 特定的学习率衰减函数

  • Masking：避免模型关注 padding 或未来 token

如果你训练 Transformer，没有这些技巧几乎无法收敛。

🏗 三、《Annotated Transformer》中构建 Transformer 的流程

文章的结构与代码非常工整，大致流程如下：

  1. 定义 Embedding 与 Positional Encoding

  2. 实现 Scaled Dot-Product Attention

  3. 实现 Multi-Head Attention（投影 + 拼接）

  4. 实现 Feed-Forward 层

  5. 定义 Encoder Layer（Attention + FFN）

  6. 堆叠多个 Encoder Layer

  7. 定义 Decoder（包括 masked attention + cross-attention）

  8. 加入 Generator 输出概率分布

  9. 准备训练数据（WMT 英德翻译）

  10. 使用 Label Smoothing 的损失函数

  11. 使用 Warmup 的优化器

  12. 训练一个完整的 Transformer

最终得到一个可用的机器翻译模型。

🎯 四、为什么这篇文章如此重要？

因为它实现了一个目标：让任何人都能真正理解 Transformer。

不像很多只讲理论的博客，也不像库封装的黑盒，这篇文章：

  • 用最直接的代码解释所有机制

  • 保持与原论文 100% 对齐

  • 从理论到工程完整复现

  • 不加修改、不加花哨技巧

它是很多人理解 RNN → Attention → Transformer 演进的起点，也是后续研究（如 GPT、BERT、LLMs）的基础。

📝 五、总结

《The Annotated Transformer》本质上是一篇：

将 Transformer 原论文完全代码化、可运行、可理解的深度教程。****

它让我们清晰看到：

  • Self-Attention 为什么强大

  • Multi-Head 如何增强表达

  • Positional Encoding 如何加入顺序

  • Encoder/Decoder 如何协作

  • Transformer 为什么能替代 RNN/CNN

  • 为什么它成为所有大语言模型的基石

读完它，你不仅“知道” Transformer，更是能“写出” Transformer。

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