Transformer 架构入门：现代大模型的骨架

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2017 年一篇论文提出 Transformer，此后它成为大语言模型的通用骨架。相比早期逐个处理字词的方式，Transformer 能一次性看完整句话，并判断哪些词彼此相关。

核心是两件事

一是位置编码，让模型知道词出现的先后顺序；二是自注意力，让每个词都能参考句中其他词来理解含义。这两点让模型既快又准。

• 输入先被切成词块并转成向量
• 多层注意力逐步提炼语义
• 输出再经过映射生成下一个词

理解 Transformer 不必精通数学，只要记住：它用注意力把上下文联系起来，用堆叠的层把浅层信息变成深层理解。你平时用的对话模型、翻译和写作助手，底层大多是这样的结构。

Transformer 的关键，是让模型在生成每个词时都能回头参考整段输入。

学习时可以先从注意力直观图示入手，再慢慢看编码器和解码器的区别，会轻松很多。