前言

本文以通俗易懂的方式，为“大模型小白”解析Transformer的核心原理，包括其与大模型的关系、自注意力机制、多头注意力机制、位置编码、Encoder（Encoder主流模型已经弃用，仅使用Decoder）和Decoder的组成等内容，帮助读者全面理解这一支撑现代AI的语言模型基石。

Transformer是什么？

想象你有一个超级聪明的翻译机器人，它能把中文瞬间翻译成英文，还能写文章、回答问题。Transformer就是这个机器人的“大脑”，是现代大模型（如ChatGPT、Grok等）的核心架构。它特别擅长处理语言、图像等复杂数据，是一种深度学习模型的结构。

Transformer的核心理念

Transformer的厉害之处在于它能“理解”一句话的整体意思，而不是一个词一个词地看。它通过一种叫“注意力机制”（Attention）的技术，快速抓住句子中哪些词更重要，哪些词跟哪些词关系更紧密。

打个比方：
你读“Tom ate an apple in the kitchen”这句英文，Transformer不会傻傻地从“Tom”读到“kitchen”。它会立刻注意到“ate”和“apple”关系紧密（因为吃的是苹果），而“in the kitchen”是次要的背景信息。这种“全局观察”和“重点关注”的能力，就是Transformer的精髓。

Transformer的结构

[可以简单理解为一个函数：y=kx+b，输入X，经过K和B的计算得到Y]

Transformer长得像一个“加工厂”，数据（比如一句话）进去后，经过几道工序，出来就是处理好的结果（比如翻译、回答）。它主要由以下几个部分组成：

1. 输入层：把词变成数字

计算机不懂中文或英文，所以要把词变成数字。比如“苹果”被编码成一个数字向量（一串数字，如：【0.1，0.5，0.2，0.7】）。

文本转向量的技术一般称之为词嵌入技术（Embedding），实现过程分为两个步骤，分词和嵌入。

分词（Tokenization）：收费大模型按tokens收费，说的就是这个分词

作用：

• 计算机不直接理解“苹果”这样的词，所以先要把句子拆成一个个小单元（称为“token”）。
• 比如句子“我爱吃苹果”，可能被拆成：

• 词级别：[“我”, “爱”, “吃”, “苹果”]
• 子词级别：[“我”, “爱”, “吃”, “苹”, “##果”]（子词分词更常见于现代模型）。
• 英文一般是一个单词一个token，中文一般常见词汇算一个token，部分汉字是按偏旁部首拆分为token，所以汉字总数的token总数一般不一样。
• 每个token被分配一个唯一的ID（从词汇表中查找）。比如：

• 词汇表：{“我”: 100, “爱”: 101, “吃”: 102, “苹果”: 103}
• 句子“我爱吃苹果”变成ID序列：[100, 101, 102, 103]。

词嵌入（Word Embedding）

• 把每个token的ID转化成一个高维向量（比如512维或768维，还有12500维，维度越高能表达的信息量越多），让模型能捕捉词的语义信息。
• 比如“我”和“爱”会被映射成不同的向量，这些向量包含了词的语义信息（比如“苹果”和“香蕉”的向量会比较接近，因为它们都是水果）。

位置编码 ： Transformer还会给每个词加上“位置信息”，因为“我爱你”和“你爱我”虽然词一样，但顺序不同，意思完全不同。

• 位置信息的编码方式有好多种，常见有以下几种：

  绝对位置编码

  原理：为每个位置分配一个固定的或可学习的向量，直接添加到词嵌入中。

  

  相对位置编码

  原理：在计算注意力时引入位置偏移量，关注词与词之间的相对距离。

  

  旋转位置编码

  原理：通过旋转向量隐式编码位置信息，将位置差转化为复数域的相位差。

  

  ALiBi（Attention with Linear Biases）

  原理：在注意力分数中直接添加与相对位置成比例的线性偏置。

  

2. 注意力机制：找重点

• 这是Transformer的“超级大脑”。它会给每个词打分，判断它跟其他词的关系有多重要。
• 比如在“我爱吃苹果”里，注意力机制会发现“吃”和“苹果”关系更近，而“我”和“爱”也有一点联系。它会给这些关系分配不同的“注意力权重”。
• 这种机制叫自注意力（Self-Attention），因为它让句子自己跟自己“对话”，找出内部的联系。

3. 多层处理：加深理解

• Transformer由很多层组成，每一层都像一个“加工车间”。每一层都会重新分析句子，提取更深的含义。
• 比如第一层可能发现“苹果”是吃的，第二层可能推测出“我”很喜欢水果。层层递进，理解越来越深刻。

4. 前馈神经网络：加工细节

• 每层里还有一个“前馈神经网络”，就像一个精细的打磨工具，把注意力机制的输出再加工一遍，让结果更精确。

5. 输出层：生成结果

• 最后，Transformer把处理好的信息变成你想要的输出，比如翻译成另一门语言、生成一句回答，或者预测下一个词。

最后

为什么要学AI大模型

当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！

DeepSeek问世以来，生成式AI和大模型技术爆发式增长，让很多岗位重新成了炙手可热的新星，岗位薪资远超很多后端岗位，在程序员中稳居前列。

与此同时AI与各行各业深度融合，飞速发展，成为炙手可热的新风口，企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工，纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。

最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型，后台也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料，我特别拜托北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位的鲁为民老师给大家这里给大家准备了一份涵盖了AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频 全系列的学习资料，这些学习资料不仅深入浅出，而且非常实用，让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

AI大模型系统学习路线

在面对AI大模型开发领域的复杂与深入，精准学习显得尤为重要。一份系统的技术路线图，不仅能够帮助开发者清晰地了解从入门到精通所需掌握的知识点，还能提供一条高效、有序的学习路径。

但知道是一回事，做又是另一回事，初学者最常遇到的问题主要是理论知识缺乏、资源和工具的限制、模型理解和调试的复杂性，在这基础上，找到高质量的学习资源，不浪费时间、不走弯路，又是重中之重。

AI大模型入门到实战的视频教程+项目包

看视频学习是一种高效、直观、灵活且富有吸引力的学习方式，可以更直观地展示过程，能有效提升学习兴趣和理解力，是现在获取知识的重要途径

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

海量AI大模型必读的经典书籍（PDF）

阅读AI大模型经典书籍可以帮助读者提高技术水平，开拓视野，掌握核心技术，提高解决问题的能力，同时也可以借鉴他人的经验。对于想要深入学习AI大模型开发的读者来说，阅读经典书籍是非常有必要的。

600+AI大模型报告（实时更新）

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

AI大模型面试真题+答案解析

我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作，下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题，并且每道题都有详细的答案，面试前刷完这套面试题资料，小小offer，不在话下

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】