大语言模型核心原理（一篇足以）：大模型的底层Transformer架构深度解析（为什么用它？是什么？RNN的原理与局限性+架构分析+论文解读）

摘要：Transformer架构是当前大语言模型(LLM)的核心基础，由Google团队在2017年提出，取代了传统的循环神经网络(RNN)。其核心创新在于：1）完全基于注意力机制，实现全局依赖捕捉；2）支持全并行计算，大幅提升训练效率；3）采用多头注意力设计，可同时建模不同维度的语义关联。原始Transformer采用编码器-解码器双塔结构，通过自注意力、前馈网络等模块堆叠实现序列建模。现代大模

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A1063348628 · 2026-01-26 15:25:46 发布

一、铺垫：循环神经网络RNN 的原理

1. RNN 的核心原理

2. RNN 的变体：LSTM 与 GRU

3. RNN 及其变体的根本性局限性

大语言模型核心原理：Transformer 架构深度解析

三、Transformer 的核心设计初衷：为什么它能成为大模型底层？

四、Transformer 的整体架构框架：编码器 - 解码器的双塔结构

核心架构总览（经典论文设定：N=6，即 6 层编码器 + 6 层解码器）

五、Transformer 核心模块深度解析：从输入到输出，逐一层解

（一）输入层：嵌入 + 位置编码，让模型 “看见” token 和顺序

（二）编码器（Encoder）：文本理解的核心，生成全局语义表征

1. 核心组件 1：多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）

（1）基础：缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）

（2）多头注意力：将注意力拆分为多个头，并行计算

2. 核心组件 2：前馈神经网络（Feed-Forward Network, FFN）

3. 核心组件 3：残差连接（Residual Connection）+ 层归一化（Layer Normalization）

（三）解码器（Decoder）：文本生成的核心，基于语义表征逐 token 生成

单个解码器层的结构（顺序不可变）

1. 核心组件 1：掩码多头自注意力（Masked Multi-Head Self-Attention）

2. 核心组件 2：编码器 - 解码器注意力（Encoder-Decoder Attention）

3. 其他组件：FFN + 残差连接 + 层归一化

（四）输出层：线性层 + Softmax，将表征转换为 token 概率

六、《Attention Is All You Need》论文核心解读：经典的核心贡献与局限性

七、Transformer 与现代大语言模型的适配：核心改造方向

1. 架构简化：采用 Decoder-Only 单塔架构

八、总结：Transformer 为何是大模型的 “底层基石”？

介绍：大语言模型（LLM）的底层核心是Transformer 架构，它由 Google 团队在 2017 年的论文《Attention Is All You Need》中提出，彻底颠覆了此前循环神经网络（RNN）及其变体在序列建模任务中的主导地位。要理解 Transformer 的价值，需先从 RNN 的原理与局限性切入，再逐层拆解 Transformer 的架构细节、核心创新和论文核心思想。

作者有话说：

他是为了解决RNN只能依次进行训练，训练时间比较长。要想更加理解Transformer就需要从循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）说起。

一、铺垫：循环神经网络RNN 的原理

在 Transformer 出现前，循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN） 是处理自然语言、语音等序列数据的主流模型，其核心设计是模拟人类 “按顺序理解信息” 的思维模式。

作者有话说：

就像我们读小说从上到下，从左到右的阅读

1. RNN 的核心原理

序列数据的特点是上下文依赖（如 “他昨天去了____，今天____很开心” 中，第二个空的内容依赖第一个空）。RNN 的核心是通过隐藏状态（Hidden State） 传递上下文信息，其结构和计算流程如下：

结构组成：

输入层：接收单个时间步的序列输入 xt（如一个单词的 embedding 向量）。

隐藏层：包含一个循环单元，其状态 ht 由当前输入 xt 和上一时间步的隐藏状态 ht−1 共同决定。

输出层：根据当前隐藏状态 ht 生成输出 yt（如预测下一个单词）。

核心公式：

核心逻辑：隐藏状态 ht 是 RNN 的 “记忆载体”，它整合了从序列开头到当前时间步的所有上下文信息，从而实现对序列依赖的建模。

作者有话说：

所以你懂得了循环神经网络对对经典神经网络的改进的大体形式，那你是否真正了解经典神经网络那？？？？🙉🙉🙉🙉🙉

我来说几个看看你是否了解经典神经网络：

1.我们对于神经网络输入的是文字，但是神经网络是对向量进行操作的，这一步是如何操作的？？

2.向量传入神经网络是如何进行操作的？

3.向量在神经网络中结束后是什么？

4.我们要是文字，它向量输出后又以什么方式输出的

5.我们常说权重，对于神经网络来说权重具是谁的权重，参数，什么是token？？？

都知道就继续向下看，有一些不清楚，模糊就看下面这个连接，也是我写的：

循环神经网络(RNN)全过程详解：看这一篇足以，讲得透透的。-CSDN博客https://blog.csdn.net/A1063348628/article/details/157059881?spm=1011.2415.3001.5331

2. RNN 的变体：LSTM 与 GRU

基础 RNN 存在梯度消失 / 爆炸问题（长序列中，早期信息的梯度在反向传播时会快速衰减或膨胀，导致模型无法学习长距离依赖）。为解决这一问题，研究者提出了两种改进变体：

长短期记忆网络（LSTM）：引入遗忘门、输入门、输出门和细胞状态（Cell State），通过门控机制选择性地保留或遗忘历史信息，缓解长距离依赖问题。
门控循环单元（GRU）：简化 LSTM 结构，将遗忘门和输入门合并为更新门，同时保留重置门，在降低计算复杂度的同时兼顾长距离依赖建模。

3. RNN 及其变体的根本性局限性

尽管 LSTM/GRU 在一定程度上缓解了梯度问题，但序列式计算的本质决定了它们无法突破以下瓶颈，而这些瓶颈正是 Transformer 被提出的核心原因：

以下是原内容转换为表格形式的呈现：

局限性具体表现	对大模型的影响
计算并行性差	RNN 的计算是时间步串行的：必须等 t−1 时间步的隐藏状态 ht−1 计算完成，才能计算 ht。无法利用 GPU 的并行计算能力，训练速度极慢，难以支撑百亿级参数的大模型训练。
长距离依赖建模能力有限	即使是 LSTM，在处理超过数百个词的超长序列时，早期信息仍会被逐渐稀释，无法有效捕捉“远距离上下文关联”（如文章开头和结尾的逻辑呼应）。大语言模型需要理解数万字的上下文（如长文档、代码库），RNN 的建模能力远远不够。
注意力机制缺失	RNN 的上下文整合是“平均化”的：隐藏状态对所有历史信息的权重是固定的，无法动态关注与当前任务最相关的内容。例如翻译“猫抓老鼠”时，RNN 无法优先关注“猫”和“老鼠”的对应关系，翻译精度受限。

大语言模型核心原理：Transformer 架构深度解析

我在网上找到的容易理解的讲解视频：

Transformer是什么？2017年那篇“无人问津”的论文，为何成了今天AI爆炸的起点？10分钟速通AI论文天花板《Attention is all you_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1G4iMBeEWH/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=69344b40320a5fac6a7e35eb322571d7 Transformer 是 2017 年 Google Brain 在《Attention Is All You Need》中提出的序列建模架构，也是所有现代大语言模型（LLM）的底层核心，从 GPT、BERT 到 LLaMA、Claude，均基于 Transformer 做轻量化、规模化或变体优化。它彻底摒弃了传统序列模型的循环式结构，以纯注意力机制为核心，实现了全局依赖捕捉与全并行计算两大突破，成为大模型能支撑千亿 / 万亿参数量训练、处理海量文本序列的底层基石。

本文将从核心设计初衷、架构整体框架、模块逐一层解、经典论文核心贡献、与大语言模型的适配改造五个维度，完成 Transformer 的深度解析，直切核心。

三、Transformer 的核心设计初衷：为什么它能成为大模型底层？

在 Transformer 出现前，序列建模（如机器翻译、文本生成）的主流方案RNN/GRU/LSTM，但这类模型的串行计算和长距离依赖捕捉能力弱的问题，成为模型规模化的核心瓶颈。而 Transformer 的设计从根源上解决了这两个问题，同时兼顾了建模灵活性和训练效率，这也是它能适配大模型的核心原因，具体设计目标可总结为三点：

全并行计算：摒弃 RNN 的 “逐 token 计算，前一时刻输出作为后一时刻输入” 的串行逻辑，对整个输入序列做一次性处理，所有 token 的计算可同时在 GPU/TPU 集群上执行，训练效率随硬件算力线性提升，这是大模型能支撑千亿级参数量训练的算力基础。
全局依赖无差别捕捉：通过自注意力机制，输入序列中任意两个 token之间的依赖关系，都能通过一次计算直接建模，无需像 LSTM 那样通过 “门控” 逐步传递信息，彻底解决了长文本中长距离依赖衰减的问题（比如文本开头和结尾的语义关联，Transformer 能直接捕捉）。
灵活的注意力建模：支持多头注意力、跨序列注意力等多种注意力形式，可同时捕捉文本的局部细节和全局语义，也能实现 “源序列→目标序列” 的跨序列建模（如机器翻译中 “英文原文→中文译文” 的语义映射），适配文本生成、理解、翻译等各类 NLP 任务。

简单来说：Transformer 的设计，让 “规模化训练” 成为可能，也让 “高质量序列建模” 成为现实，这两个点恰好是大语言模型的核心需求 —— 大模型的核心是 “参数量规模化 + 数据规模化”，而 Transformer 的并行性让规模化训练落地，注意力机制让规模化后的模型能真正学习到文本的语义规律。

四、Transformer 的整体架构框架：编码器 - 解码器的双塔结构

原始 Transformer 是对称的编码器 - 解码器（Encoder-Decoder）双塔架构，核心适用于 **“有输入有输出” 的序列到序列（Seq2Seq）任务 **，比如机器翻译（英文输入→中文输出）、文本摘要（长文输入→短文输出）。

整体架构由N 层堆叠的编码器、N 层堆叠的解码器、输入 / 输出嵌入层、位置编码层、线性层 + Softmax 层五部分组成，其中编码器负责 “理解文本”（对输入序列做语义编码，生成包含全局语义的上下文表征），解码器负责 “生成文本”（基于编码器的语义表征，逐 token 生成符合逻辑的目标序列）。

核心架构总览（经典论文设定：N=6，即 6 层编码器 + 6 层解码器）

【输入序列】→ 输入嵌入(Input Embedding) + 位置编码(Positional Encoding) → 编码器栈(6层) → 上下文表征(Context Vector)
                                                                              ↓
【输出序列】→ 输出嵌入(Output Embedding) + 位置编码(Positional Encoding) → 解码器栈(6层) → 线性层 → Softmax → 【生成序列】

三个关键基础设定

嵌入层（Embedding）：将离散的 token（如单词、子词）映射为连续的低维稠密向量（嵌入向量），是所有 NLP 模型的通用操作，Transformer 的嵌入层为输入 / 输出共享权重，减少参数量。
位置编码（Positional Encoding）：Transformer 本身没有序列感知能力（全并行计算导致无法区分 token 的顺序），因此必须通过位置编码，将token 的位置信息编码为向量，与嵌入向量逐元素相加，让模型能学习到序列的顺序特征（如 “我吃饭” 和 “饭吃我” 的语义区别）。
层数与维度：论文中设定所有层的隐藏层维度 d_model=512，多头注意力的头数 h=8，前馈神经网络的中间维度 d_ff=2048，这一设定成为后续 Transformer 变体的基础参考。

大模型的架构变体：编码器 / 解码器的单独复用

原始的 Encoder-Decoder 双塔结构并非所有大语言模型都采用，实际 LLM 会根据任务类型做架构简化，形成三种核心变体，这也是我们看到 GPT 和 BERT 架构差异的根源：

仅解码器架构（Decoder-Only）：代表模型为 GPT、LLaMA、Claude，核心适用于自回归文本生成任务（如聊天、创作、续写）。仅保留 Transformer 的解码器部分，并做小幅改造（如移除编码器 - 解码器注意力），通过掩码自注意力实现逐 token 生成，是目前大语言模型的主流架构。
仅编码器架构（Encoder-Only）：代表模型为 BERT、RoBERTa，核心适用于文本理解任务（如分类、命名实体识别、语义相似度）。仅保留 Transformer 的编码器部分，通过自注意力捕捉全局语义，生成的上下文表征可直接用于下游任务。
编解码架构（Encoder-Decoder）：代表模型为 T5、BART，核心适用于Seq2Seq 任务（如机器翻译、文本摘要、指令微调），基本沿用原始 Transformer 架构，是兼顾 “理解” 与 “生成” 的通用架构。

五、Transformer 核心模块深度解析：从输入到输出，逐一层解

本节将按照输入层→编码器→解码器→输出层的顺序，拆解 Transformer 的每个核心模块，包括注意力机制的核心公式、模块的作用与设计细节，重点讲解多头自注意力、掩码自注意力、残差连接 + 层归一化等核心组件，这是理解 Transformer 的关键。

（一）输入层：嵌入 + 位置编码，让模型 “看见” token 和顺序

输入层的核心作用是将离散的文本序列转换为模型可处理的连续向量序列，并注入位置信息，由嵌入层和位置编码层组成，两者的输出逐元素相加后，作为编码器的输入，公式为：

嵌入层（Embedding）
- 作用：将每个 token 映射为维度为 d_model 的稠密向量，解决离散符号无法直接计算的问题。
- 细节：论文中采用可学习的嵌入矩阵，输入和输出共享同一嵌入矩阵，参数量为V×dmodel（V 为词表大小），大幅减少模型参数量。
位置编码层（Positional Encoding）
- 作用：为每个位置 pos 的 token 注入位置信息，让模型区分序列顺序。
- 实现方式：论文中采用正弦余弦位置编码（非可学习，固定公式），分为正弦和余弦两种形式，分别对嵌入向量的偶数维和奇数维进行编码，公式如下（pos 为 token 位置，i 为向量维度，d_model 为隐藏层维度）：
- 优势：正弦余弦编码支持外推，即模型训练时只见过短序列，推理时能处理更长的序列（因为位置编码的公式对任意 pos 都有效），这是可学习位置编码不具备的优势，也是后续大模型扩展上下文窗口的基础。

（二）编码器（Encoder）：文本理解的核心，生成全局语义表征

编码器的核心是 **“多头自注意力 + 前馈神经网络” 的堆叠 **，且每一层都包含残差连接和层归一化，论文中为 6 层完全相同的编码器层堆叠，所有层的输入 / 输出维度均为 d_model=512，保证层间的兼容性。

单个编码器层的结构（顺序不可变）

输入 → 层归一化(LN) → 多头自注意力(Multi-Head Self-Attention) → 残差连接(+输入) → 层归一化(LN) → 前馈神经网络(FFN) → 残差连接(+上一步输出) → 编码器层输出

注：论文中最初采用的是Post-LN（先计算，后层归一化），后续大模型为了解决梯度消失问题，改为Pre-LN（先层归一化，后计算），即上述结构，这是大模型对原始 Transformer 的关键改造之一。

1. 核心组件 1：多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）

自注意力是 Transformer 的核心，多头注意力是对自注意力的优化，让模型能同时捕捉文本的不同维度的语义关联（如局部语法、全局语义、词法搭配）。

（1）基础：缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）

自注意力的核心是缩放点积注意力，这是所有注意力机制的基础，作用是计算每个 token 对序列中所有 token 的 “注意力权重”，并基于权重对所有 token 的向量做加权求和，生成包含注意力信息的新表征。

输入：三个向量矩阵 ——Q（查询矩阵）、K（键矩阵）、V（值矩阵），均由编码器的输入向量通过可学习的线性变换得到，维度均为dmodel，即Q,K,V∈Rn×dmodel（n 为序列长度）。
核心公式：
关键细节：

（2）多头注意力：将注意力拆分为多个头，并行计算

多头注意力的核心是将 Q、K、V 拆分为 h 个独立的子矩阵，对每个子矩阵单独做缩放点积注意力，再将 h 个注意力头的输出拼接，通过一次线性变换恢复为dmodel维度，公式为：

核心优势：不同的注意力头会关注不同的语义关联，比如有的头关注 “主谓宾” 的语法搭配，有的头关注 “上下文的指代关系”，有的头关注 “长距离的语义关联”，多头注意力让模型能同时捕捉多维度的语义信息，远优于单头注意力的建模能力。
自注意力的 “自”：指 Q、K、V 均来自同一输入序列，即模型对自身输入序列做注意力计算，捕捉序列内部的依赖关系，这是编码器的核心特征。

2. 核心组件 2：前馈神经网络（Feed-Forward Network, FFN）

FFN 是单层的全连接神经网络，作用是对多头注意力的输出做非线性变换，挖掘注意力表征中的复杂语义特征，是 Transformer 的特征提取器。

核心公式：
细节：采用ReLU 激活函数做非线性变换，中间维度dff=2048（远大于 d_model=512），通过 “升维→非线性变换→降维” 的过程，实现特征的深度挖掘；FFN 对每个 token 做独立计算，无序列间的交互，可完全并行。

3. 核心组件 3：残差连接（Residual Connection）+ 层归一化（Layer Normalization）

这两个组件是Transformer 能深层堆叠的关键，解决了深度神经网络的梯度消失和训练不稳定问题，也是大模型能堆叠上百层的基础。

残差连接：公式为x+SubLayer(x)，其中 SubLayer 为多头注意力或 FFN，即将子层的输入与子层的输出逐元素相加，让梯度能直接通过残差路径传递到浅层，避免梯度在深层传递中衰减。
层归一化（LN）：对每个 token 的向量做归一化处理（均值为 0，方差为 1），公式为其中γ和β为可学习参数。与 Batch Normalization（批归一化）相比，LN不依赖批次大小，适合序列长度不固定的 NLP 任务，且能加速模型收敛。

（三）解码器（Decoder）：文本生成的核心，基于语义表征逐 token 生成

解码器的核心是 **“掩码多头自注意力 + 编码器 - 解码器注意力 + 前馈神经网络” 的堆叠 **，同样为 6 层完全相同的解码器层堆叠，且每层都包含残差连接和层归一化。与编码器相比，解码器多了掩码机制和跨注意力层，这是为了适配自回归生成的需求（逐 token 生成，且不能看到未来的 token）。

单个解码器层的结构（顺序不可变）

输入 → 层归一化(LN) → 掩码多头自注意力(Masked Multi-Head Self-Attention) → 残差连接(+输入) → 层归一化(LN) → 编码器-解码器注意力(Encoder-Decoder Attention) → 残差连接(+上一步输出) → 层归一化(LN) → FFN → 残差连接(+上一步输出) → 解码器层输出

1. 核心组件 1：掩码多头自注意力（Masked Multi-Head Self-Attention）

基于多头自注意力改造而来，核心增加了掩码（Mask）机制，作用是防止模型在生成时看到 “未来的 token”，保证自回归生成的合理性（如生成第 3 个 token 时，只能看到第 1、2 个 token，不能看到第 4、5 个 token）。

实现方式：在缩放点积注意力的QKT步骤后，对未来位置的注意力得分设置为 **-∞**，再做 softmax，这样未来位置的注意力权重会被压缩为 0，模型无法获取未来 token 的信息。
掩码类型：填充掩码（Padding Mask）+ 序列掩码（Sequence Mask），填充掩码用于屏蔽输入中的 PAD token（补全序列的无效 token），序列掩码用于屏蔽未来的 token，两者结合保证注意力计算的有效性。

2. 核心组件 2：编码器 - 解码器注意力（Encoder-Decoder Attention）

也叫跨注意力（Cross-Attention），作用是让解码器的生成过程依赖编码器的全局语义表征，实现 “源序列→目标序列” 的语义映射（如机器翻译中，解码器生成中文时，需要关注英文原文的语义）。

核心特点：Q 来自解码器上一层的输出，K 和 V 来自编码器的最终输出（全局上下文表征），即注意力的查询来自目标序列，键和值来自源序列，通过这种方式，解码器能 “关注” 源序列中与当前生成 token 相关的信息。
大模型改造：仅解码器架构的大模型（如 GPT）会移除该层，因为这类模型无 “源序列 - 目标序列” 的区分，仅基于自身的输入序列做自回归生成。

3. 其他组件：FFN + 残差连接 + 层归一化

与编码器完全一致，FFN 做非线性特征提取，残差连接 + 层归一化保证模型深层堆叠的稳定性，不再赘述。

（四）输出层：线性层 + Softmax，将表征转换为 token 概率

解码器的最终输出是维度为dmodel的向量序列，输出层的作用是将这一语义表征转换为词表大小的概率分布，让模型能选择概率最大的 token 作为生成结果。

线性层：将解码器输出的dmodel维向量，通过线性变换映射为词表大小 V的向量，公式为logits=xW+b，其中W∈Rdmodel×V。
Softmax 层：将 logits 转换为0-1 之间的概率分布，公式为P(tokeni)=softmax(logitsi)，概率最大的 token 即为模型当前时刻的生成结果。
自回归生成：模型生成第 t 个 token 后，将该 token 加入解码器的输入序列，再生成第 t+1 个 token，以此类推，直到生成结束符（EOS），这是大语言模型文本生成的核心方式。

六、《Attention Is All You Need》论文核心解读：经典的核心贡献与局限性

Transformer 的原始论文《Attention Is All You Need》发表于 2017 年 NeurIPS，是 NLP 领域的里程碑式论文，全文仅 15 页，却彻底改变了序列建模的发展方向。本节将解读论文的核心研究背景、关键贡献、实验结果和局限性，理解这些能更清晰地看到后续大模型对 Transformer 的改进方向。

1. 论文的研究背景

当时的序列建模方案（RNN/GRU/LSTM/CNN）存在两大核心问题：

循环模型（RNN/GRU/LSTM）：串行计算，训练效率低；长距离依赖捕捉能力弱，即使加入门控机制，仍存在信息衰减。
卷积模型（CNN）：可并行计算，但需要堆叠多层卷积才能捕捉长距离依赖，建模效率低，且对全局语义的捕捉能力弱。

论文的核心研究问题：是否可以仅用注意力机制，构建一个比 RNN/CNN 更高效、更优的序列建模架构？

2. 论文的核心贡献

这是论文的核心，也是 Transformer 能成为大模型底层的基础，总结为 5 点：

提出纯注意力的序列建模架构：首次摒弃循环 / 卷积结构，仅用注意力机制实现端到端的 Seq2Seq 建模，证明了注意力机制足以支撑序列建模的所有需求。
提出缩放点积注意力：解决了标准点积注意力在高维下的梯度消失问题，成为所有注意力机制的基础。
提出多头自注意力：通过多注意力头的并行计算，让模型能捕捉多维度的语义关联，提升了注意力的建模能力。
设计编码器 - 解码器的双塔架构：明确了 “理解 - 生成” 的双阶段序列建模逻辑，成为 Seq2Seq 任务的通用架构。
验证了并行计算的效率优势：在机器翻译任务上，Transformer 的训练速度远快于当时的最优模型（如 GNMT），且在多个翻译数据集（WMT14 英德、WMT14 英法）上取得了BLEU 值新高，实现了 “效率 + 效果” 的双重超越。

3. 论文的关键实验结果

论文以机器翻译为核心任务，在 WMT14 英德（En-De）、WMT14 英法（En-Fr）数据集上做了对比实验，核心结果如下：

效果：Transformer 在 En-De 上实现 28.4 BLEU，超越当时的最优模型 GNMT（27.3 BLEU）；在 En-Fr 上实现 41.0 BLEU，与最优模型持平，但训练效率更高。
效率：Transformer 在 8 块 TPU 上的训练时间为 3.5 天，而 GNMT 在 8 块 TPU 上需要 7 天，训练效率提升近一倍；且 Transformer 的推理速度也远快于 GNMT。
泛化性：Transformer 在不同长度的序列上均表现稳定，长序列的建模效果远优于 RNN/CNN。

4. 论文的局限性

原始 Transformer 并非完美，存在一些问题，而后续所有大模型的改进，本质上都是对这些局限性的解决，核心局限性总结为 4 点：

位置编码的局限性：正弦余弦编码的位置信息表达能力有限，无法捕捉复杂的位置依赖（如相对位置）。
注意力的计算复杂度高：自注意力的计算复杂度为O(n2dmodel)（n 为序列长度），当序列长度 n 增大时，计算量会呈平方级增长，成为上下文窗口扩展的核心瓶颈。
模型规模较小：论文中仅用 6 层编码器 + 6 层解码器，参数量约为6000 万，远小于现代大模型的千亿 / 万亿参数量，未探索规模化后的模型能力。
仅适配文本序列：原始 Transformer 仅针对文本序列设计，无多模态建模能力，而现代大模型需要支持图文、音视频等多模态。

七、Transformer 与现代大语言模型的适配：核心改造方向

原始 Transformer 是为中等规模、文本 Seq2Seq 任务设计的，而现代大语言模型（如 GPT-4、LLaMA-2、Claude 3）的参数量达到千亿 / 万亿级，上下文窗口扩展到128K/1M，还支持多模态、指令跟随等能力，核心是对原始 Transformer 做了轻量化、规模化、功能化的改造，核心改造方向总结为 6 点，这也是理解大模型与 Transformer 关系的关键：

1. 架构简化：采用 Decoder-Only 单塔架构

如前所述，现代大语言模型以仅解码器架构为主，移除编码器 - 解码器注意力，仅保留掩码多头自注意力，大幅简化架构的同时，适配自回归文本生成的核心需求；且通过堆叠更多层（如 GPT-3 采用 96 层解码器）、增大隐藏层维度（如 d_model=12288），实现模型能力的规模化。

2. 注意力机制优化：解决长序列计算瓶颈

针对原始 Transformer 注意力O(n2)的计算复杂度问题，大模型提出了多种优化方案，核心是降低注意力的计算复杂度，实现上下文窗口的扩展：

稀疏注意力：仅让每个 token 关注序列中的部分 token（如局部窗口、稀疏点），而非所有 token，计算复杂度降为O(ndmodel)，代表为 Longformer、GPT-4 的稀疏注意力。
滑动窗口注意力：让每个 token 仅关注当前位置前后的固定窗口内的 token，兼顾局部依赖和长序列处理，代表为 LLaMA-2、Mistral 的滑动窗口注意力。
旋转位置编码（RoPE）：替代原始的正弦余弦编码，将绝对位置转换为相对位置，让模型能更好地捕捉 token 间的相对距离，且支持无限制的上下文窗口外推，是目前大模型的主流位置编码方案。
分组注意力 / 多查询注意力（MQA）：对多头注意力做轻量化改造，让多个注意力头共享 K/V 矩阵，减少参数量和计算量，提升推理速度，代表为 GPT-3、LLaMA 的 MQA。

3. 模型规模化：参数量与数据的双规模化

原始 Transformer 的参数量仅 6000 万，而现代大模型通过增加层数、增大隐藏层维度、扩展词表，将参数量提升至千亿 / 万亿级；同时配合海量的文本数据（如万亿级的网页、书籍、对话数据）做预训练，实现模型能力的涌现（如思维链、指令跟随、少样本学习），这也是大模型能实现通用人工智能的核心。

4. 归一化与激活函数改造

Pre-LN 替代 Post-LN：将层归一化的位置移到子层计算前，解决深层模型的梯度消失问题，让模型能堆叠上百层。
更优的激活函数：用GELU、Swish替代原始的 ReLU 激活函数，GELU 是平滑的非线性函数，能更好地适配大模型的规模化训练，成为目前大模型的主流激活函数。

5. 前馈神经网络改进：提升特征挖掘能力

将原始的单隐层 FFN 改为门控前馈神经网络（Gated FFN），如 GLU、Swish-GLU，通过增加门控机制，让模型能更灵活地控制特征的传递，提升深层模型的特征挖掘能力，这是 GPT-4、LLaMA-2 的核心改造之一。

6. 多模态扩展：从文本到多模态建模

现代大模型的核心趋势是多模态，而 Transformer 的注意力机制天然支持多模态建模，核心改造是将图像 / 音视频等模态转换为与文本兼容的序列向量，再输入到 Transformer 解码器中，实现多模态的统一建模，代表为 GPT-4V、Claude 3、Gemini 的多模态 Transformer。