Transformer 与 Self-Attention （整理版）本文梳理 Transformer 核心机制，讲解其架

Transformer 与 Self-Attention （整理版）

目标：用“概念 → 公式 → 代码 → 练习”的方式，把 Transformer 的核心机制讲清楚。

1. Transformer 是什么

Transformer 是一种序列建模架构（2017 年提出），它把“序列之间的依赖”主要交给注意力机制来建模，而不是依赖 RNN 的时间步递推。

它之所以重要，核心在两点：

并行性：训练时可以对整段序列并行计算注意力（比 RNN 更容易吃满 GPU/TPU）。
长程依赖：任意两个 token 之间的交互路径更短（自注意力是一次“全连接式”交互）。

一句话直觉：

对于序列中的每个位置，让模型学会“我应该关注哪些位置，以及关注多少”。

2. 编码器/解码器整体结构

经典 Transformer（seq2seq）包含两大块：

Encoder（编码器）：把输入序列编码为一组上下文表示。
Decoder（解码器）：在生成第 $t$ 个输出 token 时，只能看见 $t$ 之前已生成的内容，并结合 Encoder 输出进行交互（cross-attention）。

每一块通常由 $N$ 层堆叠（论文里常见 $N=6$ ）。各层结构相同，但参数不共享。

一个 Encoder Layer 通常包含：

Multi-Head Self-Attention
Add & Norm
Feed-Forward Network (FFN)
Add & Norm

一个 Decoder Layer 通常包含：

Masked Multi-Head Self-Attention（遮住未来）
Add & Norm
Multi-Head Cross-Attention（Q 来自 decoder，K/V 来自 encoder）
Add & Norm
FFN
Add & Norm

3. Self-Attention（自注意力）

3.1 Q/K/V 的含义（非常实用的直觉）

Query（Q）：我“想找什么信息”。
Key（K）：我“是什么信息的索引/标签”。
Value（V）：我“真正携带的内容”。

同一个输入 $X$ 会被线性映射出 $Q,K,V$ ：

Q = XW_Q,\quad K = XW_K,\quad V = XW_V

其中 $X \in \mathbb{R}^{L\times d_{model}}$ （长度 $L$ ，隐藏维 $d_{model}$ ）。

3.2 Scaled Dot-Product Attention 公式

注意力权重来自相似度（点积）并做缩放：

\mathrm{Attention}(Q, K, V) = \mathrm{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V

为什么要除以 $\sqrt{d_k}$ ：当维度较大时点积数值更容易变大，softmax 会更“尖”，梯度更不稳定；缩放能让训练更稳。

3.3 输出在做什么

对每个位置 $i$ ：

先算它对所有位置 $j$ 的相关性分数 $s_{ij}$
softmax 得到权重 $a_{ij}$
用权重对所有 value 做加权求和，得到该位置的新表示

4. Multi-Head Attention（多头注意力）

单头注意力只能在一个“子空间”里做匹配。多头注意力的做法是：

用 $h$ 组不同的线性映射得到 $Q_i,K_i,V_i$
每个头独立算 attention 得到 $Z_i$
把各头拼接后再做一次线性变换

\mathrm{MHA}(X)=\mathrm{Concat}(Z_1,\dots,Z_h)W_O

直觉：不同的头可以分别学“指代关系”“语法依赖”“长距离对齐”等不同模式。

5. 位置编码（Positional Encoding）

自注意力本身对输入顺序不敏感（你把 token 乱序，注意力计算形式不变）。因此需要显式注入位置信息。

常见做法：把位置向量 $PE(pos)$ 与词向量相加：

X' = X + PE

论文中使用的正弦/余弦位置编码：

PE_{(pos, 2i)} = \sin\left(\frac{pos}{10000^{2i/d_{model}}}\right),\quad PE_{(pos, 2i+1)} = \cos\left(\frac{pos}{10000^{2i/d_{model}}}\right)

补充：很多实现也会用可学习位置编码（learnable embeddings），同样有效。

6. Add & Norm（残差 + LayerNorm）

Transformer 里几乎每个子层都采用：

Y = \mathrm{LayerNorm}(X + \mathrm{Sublayer}(X))

残差连接：让信息与梯度更容易流动，深层训练更稳定。
LayerNorm：对单样本特征维做归一化，NLP 中通常比 BatchNorm 更合适。

7. FFN（前馈网络）

FFN 是逐位置（position-wise）的两层 MLP：

\mathrm{FFN}(x)=\sigma(xW_1+b_1)W_2+b_2

它不在 token 间交互（交互在 attention 里做），但能增强非线性表达能力。

8. Mask：Padding Mask 与 Causal Mask

8.1 Padding Mask

批处理时序列会 padding 到同一长度。padding token 不应该被关注，因此要把这些位置的 attention logits 设为 $-\infty$ （实现里通常是一个足够小的负数）。

8.2 Causal Mask（Decoder 的“不能看未来”）

自回归生成时，第 $t$ 个位置不能看见 $t$ 之后的位置，所以要加上一个上三角 mask。

9. 用 PyTorch 手写一次 Self-Attention

下面用一个小矩阵例子把公式跑通（重点是理解矩阵形状与步骤）。

9.1 准备输入

import torch
from torch.nn.functional import softmax

x = torch.tensor(
  [
    [1, 0, 1, 0],  # token 1 embedding
    [0, 2, 0, 2],  # token 2 embedding
    [1, 1, 1, 1],  # token 3 embedding
  ],
  dtype=torch.float32,
)

print(x)

输出：

tensor([[1., 0., 1., 0.],
    [0., 2., 0., 2.],
    [1., 1., 1., 1.]])

9.2 构造 Q/K/V 映射矩阵

说明：真实模型里 $W_Q,W_K,W_V$ 是可训练参数，这里为了可复现，用手写的小矩阵。

w_key = torch.tensor(
  [
    [0, 0, 1],
    [1, 1, 0],
    [0, 1, 0],
    [1, 1, 0],
  ],
  dtype=torch.float32,
)
w_query = torch.tensor(
  [
    [1, 0, 1],
    [1, 0, 0],
    [0, 0, 1],
    [0, 1, 1],
  ],
  dtype=torch.float32,
)
w_value = torch.tensor(
  [
    [0, 2, 0],
    [0, 3, 0],
    [1, 0, 3],
    [1, 1, 0],
  ],
  dtype=torch.float32,
)

print("w_key\n", w_key)
print("w_query\n", w_query)
print("w_value\n", w_value)

9.3 计算 K/Q/V

keys = x @ w_key
queries = x @ w_query
values = x @ w_value

print("keys\n", keys)
print("queries\n", queries)
print("values\n", values)

9.4 计算注意力分数（logits）

这里用最简单的 $QK^T$ （完整版本还要除以 $\sqrt{d_k}$ ）：

attn_logits = queries @ keys.T
print(attn_logits)

9.5 softmax 得到权重

attn_weights = softmax(attn_logits, dim=-1)
print(attn_weights)

为了更直观看清“加权求和”，我们也可以做一个近似版本（教学用）：

attn_weights_simple = torch.tensor(
  [
    [0.0, 0.5, 0.5],
    [0.0, 1.0, 0.0],
    [0.0, 0.9, 0.1],
  ],
  dtype=torch.float32,
)

9.6 加权求和得到输出

标准矩阵写法是：

output = attn_weights @ values
print(output)

如果你想看“每个 value 被乘了多少”，可以像下面这样拆开（便于教学观察）：

weighted_values = values[:, None] * attn_weights_simple.T[:, :, None]
print(weighted_values)
print("sum over tokens ->", weighted_values.sum(dim=0))

10. 优缺点与常见坑

优点

效果强：尤其在大数据与大模型规模下。
并行友好：训练吞吐高。
长距离依赖更容易学到。

常见坑

mask 忘了加：padding token 参与注意力会污染表示；decoder 不加 causal mask 会“偷看答案”。
shape 搞混：批次维、头数维、序列长度维容易写错。
softmax 维度写错：通常要对最后一维（key 维/序列维）做 softmax。

11. 小练习

把第 9 节的示例改成带缩放：将 attn_logits 替换为 attn_logits / (dk ** 0.5)，其中 dk = keys.size(-1)。
写一个 causal mask（上三角），把未来位置 logits 置为一个很小的负数（如 -1e9），观察输出变化。
把 values 改大一倍，看看输出是否也线性变大（应该会）。

12. 延伸阅读

《Attention Is All You Need》：Transformer 原论文（arXiv）
The Illustrated Transformer（图解 Transformer，直觉非常好）
PyTorch 官方 torch.nn.MultiheadAttention 文档与源码（理解工程实现细节）

Transformer 与 Self-Attention （整理版）