Transformer架构核心技术解读

什么是Transformer?

✅ 简单一句话：

Transformer 是一种革命性的序列模型，它用“注意力机制”取代传统循环结构，实现了高效、灵活、强大的自然语言处理能力，是现代 AI 大模型的基石。于处理序列数据（如语言）的深度学习模型，特别擅长机器翻译、文本生成等任务。

🔍 它诞生前的问题：
在 Transformer 出现之前，主流的序列模型是 RNN（循环神经网络）和 LSTM。但它们存在两个严重问题：
训练慢：因为必须按顺序处理每个词（比如先看“这”，再看“是”，再看“一本”……），无法并行计算。
长距离依赖难建模：句子中相隔很远的词之间关系难以捕捉（例如：“他”指代谁？）。
👉 所以，研究人员提出了 Transformer —— 用“注意力机制”代替 RNN，实现并行化 + 更强语义理解能力。

Transformer架构解读

📌 前置认知（重要理解）

在深入Transformer之前，需要理解一个核心概念：

1. Encoder处理过程中token的变化规律：
   • ✅ 语义会变化：每个token的向量表示在Encoder各层中持续变化，语义不断丰富和融合
   • ✅ 位置不变：token的顺序始终保持不变（第1个token始终在第1个位置，第2个始终在第2个位置）
   • 💡 类比：就像一本书，内容（语义）在不断被理解和丰富，但页码（位置）不会改变

涉及到的几个技术点解读

Encoder-Decoder 框架

图解：

🔁 整体结构 = Encoder + Decoder

左边是多个 Encoder 层堆叠（输入中文）
右边是多个 Decoder 层堆叠（输出英文）
输入：“这是一本书” → 输出：“This is a book”

✅ 这就是典型的 序列到序列（Seq2Seq）任务，比如机器翻译。

📌 关键点：

1. 每个 Encoder 和 Decoder 都由多个相同的模块组成（可复制 N 次）
2. 数据流动方向：输入 → Encoder → Decoder → 输出
3. Encoder层也是由多个Encoder堆叠，数据在Encoder层也是一层一层传递，最后由最后一个Encoder把数据交给Decoder层，Decoder也是多层，也需要一层层传递

位置编码

📍 在Transformer中的位置

位置编码是Transformer的"第一道工序"，位于整个架构的最前端：

输入文本 → Tokenize → Embedding → 【位置编码】→ Encoder/Decoder
                                    ↑
                              在这里添加位置信息

一句话理解：位置编码在词嵌入之后、注意力机制之前，为每个token添加"位置标签"，告诉模型"这个词在第几个位置"。

公式（正/余弦）

公式解读

ω（角速度）的作用

• ω 表示角变化的快慢，ω 越大，角变化越快
• ω 起到角度缩放的作用

为什么用正余弦确定位置？

原因	说明
✅ 可定位	通过 (cosθ, sinθ) 精确表示单位圆上的点
✅ 可叠加	多个不同频率的波组合，生成丰富表达
✅ 保唯一性	每个位置都有独特编码，支持区分
✅ 支持相对位置	模型可学习“前一个词”、“后两个词”等关系
✅ 数学优雅	类似傅立叶变换，具备理论支撑和扩展能力

为什么存在?

Multi-Head Attention 对 token 顺序天然不敏感，无法区分序列先后关系。

具体问题：

• Attention机制只看"内容相似度"，不看"位置关系"
• 例如：“猫吃鱼"和"鱼吃猫”，Attention看到的词是一样的，但意思完全不同
• 没有位置信息，模型无法区分这两个句子

解决什么问题?

将"位置信息"显式注入 token 表示，使模型具备顺序感知能力。

关键作用：

• ✅ 让模型知道词的顺序（第1个、第2个…）
• ✅ 让模型理解相对位置关系（“前一个词”、“后两个词”）
• ✅ 保证"猫吃鱼"和"鱼吃猫"能被正确区分

用在什么环节?

Encoder 和 Decoder 的 输入端（Embedding 之后，Attention 之前）。

内部详细工作流

Input Representation = Token Embedding + Positional Encoding

位置信息以向量形式叠加到语义向量中，并随层级传递。

数学表达：

• 对于位置为 pos 的token，其最终表示 = Embedding(token) + PositionalEncoding(pos)
• 两者维度相同，直接相加（element-wise addition）
• 相加后的向量同时包含：词义信息 + 位置信息

实际工作场景类比

同样一句话，加了页码就不会被乱序理解。

💡 关键理解

• 位置编码是固定的（原始Transformer使用正弦/余弦函数，不需要学习）
• 位置编码是可加的（直接加到词嵌入向量上）
• 位置编码只加一次（在输入层），之后所有层都继承这个位置信息

多头注意力机制

📍 在Transformer中的位置

多头注意力机制是Transformer的核心组件，出现在：

• Encoder中：Multi-Head Self-Attention（无掩码）
• Decoder中：Masked Multi-Head Self-Attention（有因果掩码）+ Cross-Attention（跨注意力）

一句话理解：多头 = 同一个token，多个并行的"理解视角"，让模型同时关注多种关系。

为什么「必须」是多头，而不是单头
多头 = 同一个token，多个并行的“理解视角”

• 如果只有一个 Self-Attention，会出现一个根本问题：

  • 一个 token 同一时间只能关注“一种关系模式”。

• 但真实语言中，一个词同时需要理解多种关系，例如：

  1. 语法关系（主谓宾）
  2. 语义相似性
  3. 指代关系
  4. 长距离依赖
  5. 修饰关系
     单头做不到并行表达这些关系。

解决什么问题?

允许模型在多个表示子空间中同时捕获不同类型的依赖关系。

核心价值：

• ✅ 并行建模：同时关注语法、语义、指代等多种关系
• ✅ 表达丰富：单头只能表达一种关系，多头可以表达多种关系
• ✅ 性能提升：实验证明多头比单头性能更好

用在什么环节?

1. Encoder：Multi-Head Self-Attention（无因果掩码）

   • Q、K、V都来自Encoder自身
   • 可以看所有位置（包括未来位置）

2. Decoder：Masked Multi-Head Self-Attention（有因果掩码）

   • Q、K、V都来自Decoder自身
   • 只能看过去位置（防止信息泄露）

多头自注意力在“单层内部”的真实工作流

① 输入仍然是同一份向量序列

X = [x₁, x₂, x₃]

② 并行拆成 h 个“注意力子空间”（Heads）

• 每一个 head 都有自己的一组参数：

Head₁: Q₁, K₁, V₁
Head₂: Q₂, K₂, V₂
...
Headₕ

注意关键点：
不是把 token 拆开，而是把“表示空间”拆开

③ 每个 Head 独立做一次 Self-Attention

• 对同一个 token 序列：

Head₁ → 关注语法
Head₂ → 关注语义
Head₃ → 关注指代
...

数学上：

head_i = Attention(XWq_i, XWk_i, XWv_i)

④ 所有 Head 的输出被拼接 + 投影

Concat(head₁, head₂, ..., headₕ)
→ Linear Projection

这一步完成的事情是：把“多视角理解”整合回一个统一表示

Encoder 和 Decoder 中「多头」的真正区别（一句话就够）

Encoder 多头自注意力：
- Q K V 都来自 Encoder 自身
- 无因果掩码
- 目标：并行理解全句

Decoder 多头自注意力：
- Q K V 都来自 Decoder 自身
- 有因果掩码
- 目标：生成时不偷看未来

Decoder 多头交叉注意力：
- Q 来自 Decoder
- K V 来自 Encoder
- 目标：对齐输入语义

实际工作场景类比

同一段话由多位专家从语法、语义、逻辑等角度并行解读。

💡 关键理解

• 头数选择：通常8-16个头，d_model必须是头数的倍数（例如d_model=512，头数=8，每个头维度=64）
• 计算方式：每个头独立计算，最后拼接并投影回原始维度
• 为什么有效：不同头学习不同的"关注模式"，有的关注语法，有的关注语义，有的关注长距离依赖

残差网络

📍 在Transformer中的位置

残差连接出现在Transformer的每一个子层之后：

• Multi-Head Self-Attention 子层后
• Feed-Forward Network 子层后

注意：
做残差时是有两份输入，一份是原数据，一份是自己学到的数据

图解
Transformer 使用残差网络是为了让模型更容易训练更深的网络。
每一层都把"自己学的东西"和"原来的信息"加在一起；
这样即使某一层没学到啥，也不会丢失原始数据；
模型可以堆叠很多层（如6层、12层），依然保持稳定；
正是因为有了这个设计，才使得 Transformer 能够构建超大规模模型（如 GPT、BERT）。

为什么存在?

• Transformer 采用深层堆叠结构（多层 Encoder / Decoder），子层内部包含线性映射、Softmax、非线性激活等操作。随着层数增加，表示会发生级联变换，导致梯度传播路径变长，训练难度显著上升。

解决的问题

• 通过显式构建恒等映射路径，使每一层只需学习相对于输入的增量表示（residual），从而：
  1. 缩短有效梯度传播路径
  2. 保证底层语义表示在高层仍可被直接访问
  3. 提高深层 Transformer 的可训练性与稳定性

应用环节

• 每一个子层（SubLayer）之后，包括：
  1. Multi-Head Self-Attention 子层
  2. Position-wise Feed-Forward Network 子层
• 在 Encoder 与 Decoder 中均一致使用。

内部机理
对任一子层函数 SubLayer(·)：

y = x + SubLayer(x)
output = LayerNorm(y)

其中 x 为子层输入。子层学习的是对 x 的修正项，而非完整重构。

工程语义类比

• 每一层对序列表示的建模是"在既有表示上的增量修正"，而非替换；若修正无效，原始表示仍被完整保留并传递至后续层。

💡 关键理解

• 为什么有效：残差连接创建了"信息高速公路"，让梯度可以直接传播到底层
• 数学本质：y = x + f(x)，如果f(x)学不好，至少还有x（恒等映射）
• 与LayerNorm配合：残差连接可能改变数值分布，LayerNorm负责稳定，两者缺一不可

层归一化

📍 在Transformer中的位置

LayerNorm紧随残差连接之后，与每个子层成对出现：

• Multi-Head Self-Attention + Residual → LayerNorm
• Feed-Forward Network + Residual → LayerNorm

一句话理解：LayerNorm是Transformer的"稳定器"，负责统一数值尺度，让训练更稳定。

存在原因
在 Multi-Head Self-Attention 与 Position-wise Feed-Forward Network 之后，token 表示是多个线性变换与加权求和的结果，其数值分布在层间高度不稳定，影响梯度尺度与收敛行为。

解决的问题

• 对每个 token 的隐藏表示进行特征维度级归一化，消除内部协变量偏移（internal covariate shift），从而：

1. 稳定训练过程
2. 提高学习率可用范围
3. 加快模型收敛

应用环节

• 紧随残差连接之后，与每一个子层成对出现：

1. Multi-Head Self-Attention + Residual 后
2. Position-wise FFN + Residual 后

内部机理

• 对单个 token 的隐藏向量 x ∈ R^d

μ = mean(x)
σ² = var(x)
x̂ = (x − μ) / sqrt(σ² + ε)
output = γ · x̂ + β

其中 γ、β 为可学习参数；归一化仅作用于特征维度，不跨 token。

工程语义类比

不同 token 在不同层中可能被赋予不同强度的注意力权重，Layer Normalization 统一其数值尺度，使后续层建模基于结构与关系，而非幅值差异。

💡 关键理解

• 归一化方向：LayerNorm是对特征维度归一化（每个token独立归一化），不是BatchNorm（对batch维度归一化）
• 为什么用LayerNorm：Transformer是序列模型，batch大小可能变化，LayerNorm更稳定
• 可学习参数：γ和β是可学习的缩放和偏移参数，让模型可以"选择"是否使用归一化

前馈神经网络FFN

• 本质就是把 token 向量里不同的语义线索混合成新的语义特征，然后重新映射到
  token 的向量空间坐标，使隐藏表示更丰富、更能承载复杂语义。

📍 在Transformer中的位置

FFN出现在Encoder和Decoder的每一层中，紧接在Multi-Head Attention子层之后：

Attention → Residual + LayerNorm → 【FFN】 → Residual + LayerNorm

一句话理解：FFN是Transformer的"语义变换器"，把token向量里不同的语义线索混合成新的语义特征，然后重新映射到token的向量空间坐标，使隐藏表示更丰富、更能承载复杂语义。

存在原因

• Multi-Head Self-Attention 的核心作用是建模 token 间依赖关系，其本质是加权线性组合，不引入复杂的非线性变换。

解决的问题

通过在每个 token 位置引入非线性映射，提高模型对复杂语义模式的表示能力，使模型不仅能“聚合信息”，还能“变换信息”。

应用环节

Encoder 与 Decoder 的每一层中，紧接在 Multi-Head Attention 子层之后。

内部机理

• 对每个 token 表示独立应用：

FFN(x) = W₂ · φ(W₁ · x + b₁) + b₂

其中：

1. φ 为非线性激活函数（ReLU / GELU）
2. 参数在所有 token 位置间共享
3. 不引入 token 间交互（position-wise）

工程语义类比

Attention 子层完成跨位置的信息聚合；FFN 子层在固定位置上对聚合结果进行非线性语义重编码。

💡 关键理解

• 为什么需要FFN：Attention本质是线性组合（加权求和），FFN引入非线性变换，增强表达能力
• 典型结构：两层全连接，先升维（通常4倍，如512→2048）再降维（2048→512），中间用ReLU/GELU激活
• 位置独立：FFN对每个token位置独立处理，不引入token间交互（position-wise）
• 参数量大：FFN的参数量通常占Transformer总参数量的2/3左右

Encoder内部解析

图解：

📍 Encoder在Transformer中的位置

Encoder位于Transformer的左侧，负责"理解输入"：

输入文本 → Tokenize → Embedding + Position → 【Encoder (N层)】 → 语义Memory → Decoder

Encoder 单层结构：

1. Multi-Head Self-Attention（多头自注意力）

2. Feed Forward Network（FFN，前馈神经网络）

3. 残差 + LayerNorm（每个子层后都有）

总结一句话：

1. Encoder 每加一层，都是在问：
   “在更大的上下文下，我还该不该保持现在这个语义？”

2. 层数决定“理解能有多深”
   每一层在解决：上下文关系逐步抽象的问题

可以把 Encoder 层理解为 逐层升级的“理解管道”：

🟦 第 1–2 层：局部感知层（Lexical / Surface）

1. 解决的问题：词形、词性,邻近词搭配,基本位置关系
2. 向量在学什么？“我是谁”,“我旁边是谁”

🟦 第 3–6 层：句法建模层（Syntactic）

1. 解决的问题：主谓宾结构,修饰关系,依存关系
2. 注意力模式开始呈现：树状、对称、结构化

🟦 第 7–10 层：语义整合层（Semantic）

1. 解决的问题：同义 / 反义、角色对齐（谁做了什么）、句子层意义
2. 这里开始：token 不再像“词”、而像“语义节点”

🟦 第 11+ 层：全局抽象层（Global / Task-level）

1. 解决的问题：句子意图、隐含信息、上下文偏好

2. 此时：多个 token 的表示开始趋同、出现“语义塌缩”（为决策服务）

Encoder单层工作原理

Encoder单层严格结构：
输入 X(l-1)
↓
Multi-Head Self-Attention: [ 多头自注意力机制 ]:让序列中每个位置动态关注其他所有位置，捕获全局依赖关系；“多头”表示从多个子空间并行学习不同类型的交互（如语法、语义等）。
↓
Residual + LayerNorm: [ 残差连接 + 层归一化 ]:残差连接（X(l-1) + Attention输出）保留原始信息，缓解梯度消失;LayerNorm 对每个 token 的特征维度做归一化，提升训练稳定性。
↓

Feed Forward Network: FFN:两层全连接网络（通常先升维再降维），对每个位置的向量独立进行非线性映射，增强模型表达能力，不引入位置间交互。
↓
Residual + LayerNorm: [ 残差连接 + 层归一化 ]:再次通过残差保留FFN前的信息，LayerNorm进一步稳定分布。
↓
输出 X(l)

Encoder 单层在干什么?

在当前层级的语义尺度下，
重新计算每个 token 与所有 token 的依赖权重，
并对 token 表示做一次非线性重映射。

Encoder层内精确流程

Encoder单层工作流（从输入到输出）

🔹 Step 0：层输入是什么？

输入：X(l-1)
形态：一个矩阵 [seq_len, d_model]
含义：每个 token 当前“我是谁”的向量

🔹 Step 1：复制三份（不是三种信息）

Q = X(l-1) · Wq
K = X(l-1) · Wk
V = X(l-1) · Wv

直觉解释：
Q：token的向量空间坐标，这表是我是谁？我关心什么？
K：所有token的向量空间坐标，即我有什么可以给别人查？
V：所有token的向量空间坐标，即我有哪些值可以被别人拿走

🔹 Step 2：计算“相关性分数”（只做一件事）

score(i, j) = Qi · Kj

含义：
第 i 个 token
要不要关注第 j 个 token？

🔹 Step 3：归一化为“注意力权重”

α(i, j) = softmax(score(i, :))

现在每一行都是：
“我该从谁那里拿信息，拿多少？”

🔹 Step 4：信息汇总（关键一步）

new_i = Σ α(i, j) · Vj

此时：
第 i 个 token
已经融合了 所有 token 的信息
⚠️ 到这里为止：

1. 只发生了信息重组
2. 没有产生新语义

🔹 Step 5：残差连接（防止失忆）

Z = new + X(l-1)

含义：
在“原我”的基础上，
叠加刚才学到的上下文信息

🔹 Step 6：LayerNorm（稳定尺度）

Z_norm = LayerNorm(Z)

不改语义，只管数值稳定。

🔹 Step 7：FFN（真正的“变形”）

FFN(Z_norm)

直觉：

1. “在已经知道上下文之后，我应该变成一个什么样的向量？”
2. 这是语义形态改变发生的地方。

🔹 Step 8：再一次残差 + 归一化

X(l) = LayerNorm(FFN(Z_norm) + Z_norm)

Encoder 每层之间递进的原理

每一层不是加新信息，而是：
在更大的上下文条件下，重算“哪些信息重要”

• 比如N层逐渐递进：
  1. X(0): 词 + 位置信息
  2. X(1): 融合局部上下文
  3. X(2): 稳定句法关系
  4. X(3): 语义角色对齐
  5. …
  6. X(N): 全局语义一致表示
     即同一批 token，被反复自引用重构

Encoder 多层：为什么“递进”是必然的？

• 关键点只有一句：
  下一层看到的不是原始 token，
  而是“已经融合过上下文的 token”。
• 比如：
  1. 第 1 层：基于原始词
  2. 第 2 层：基于上下文词
  3. 第 3 层：基于语义词

Encoder 的结束层产物是什么？

1. 一组"上下文充分融合"的向量序列
2. 它不是：分类结果、预测结果
3. 而是：Decoder 可以随时查询的 Key / Value 语义记忆库

💡 关键理解

• 输出形状：Encoder输出形状 = 输入形状（序列长度不变，每个位置对应一个向量）
• 输出内容：每个位置的向量都融合了全句的上下文信息
• 输出用途：作为Decoder中Cross-Attention的Key和Value，供Decoder查询使用
• 重要特性：Encoder的输出是"只读"的，Decoder只能查询，不能修改

Decoder内部解析

图解：

📍 Decoder在Transformer中的位置

Decoder位于Transformer的右侧，负责"生成输出"：

Encoder输出（语义Memory） → 【Decoder (M层)】 → Linear + Softmax → 生成token

🔧 Decoder

Decoder 的一句话总结

1. Decoder 的每一层，都在重新回答一个问题（重新生成token）：
   “在我目前已经说了这些话的前提下，下一步该说什么才最对？”

2. Decoder

   • 层数决定“生成能有多稳、多准、多有策略”
   • 每一层在解决：下一 token 决策逐步校正的问题

Decoder 每一层的核心目的是什么？

Decoder 的本质任务：掩码机制下（受限约束Mask），一步步生成下一个 token

Decoder 单层结构

1. Masked Self-Attention（只能看过去）
2. Cross-Attention（看 Encoder 输出）
3. FFN
4. 残差 + LayerNorm

Decoder 分层功能拆解
🟥 低层（1–3 层）：语言流畅性

1. 解决的问题：语法是否通顺、n-gram 连贯、常见搭配
2. 没有这些层：文本会像“语法错误的马尔可夫链”

🟥 中层（4–8 层）：语义一致性

1. 解决的问题：是否偏题、是否自相矛盾、是否遵守上下文设定
2. 这里开始：生成开始“像是在思考”

🟥 高层（9+ 层）：意图与策略

1. 解决的问题：回答风格、任务完成度、隐含目标（说服 / 解释 / 总结）
2. 此处：token 选择不再只是“最可能”而是“最合适”

Decoder 单层工作原理

输入 Y(l-1)
↓
Masked Multi-Head Self-Attention:[掩码多头自注意力]:让当前已生成的输出序列内部进行注意力计算，但通过“掩码”禁止关注未来位置；确保自回归特性：第 t 个词只能依赖第 1 到 t−1 个词，防止信息泄露。
↓
Residual+LayerNorm:[残差连接+层归一化 ] 残差连接保留原始输入 Y(l-1)，避免深层网络信息丢失；LayerNorm 对每个 token 的特征维度归一化，稳定训练动态。
↓
Cross-Attention (Encoder-Decoder): 跨注意力:Query来自Decoder当前状态，Key 和 Value 来自 Encoder 最终输出 X；实现“译文词 ↔ 原文词”的动态对齐，例如生成 “cats” 时聚焦中文 “猫”。
↓
Residual+LayerNorm: [ 残差连接 + 层归一化 ]:再次融合跨注意力前后的信息，保持梯度通路畅通，提升模型鲁棒性。
↓
Feed Forward Network:[前馈神经网络（逐位置非线性变换）] 与 Encoder 相同：两层全连接网络，独立处理每个位置的向量，引入非线性能力，增强表达力，不改变序列长度。
↓
Residual+LayerNorm:[残差连接+层归一化]最后一次信息整合与分布稳定，输出本层最终表示。
↓
输出 Y(l)

Decoder 单层工作流（从输入到输出）

🔸 Step 0：层输入是什么？

输入：Y(l-1)
含义：当前已生成内容的向量状态

🔸 Step 1：Masked Self-Attention（只看过去）

1. 流程与 Encoder 完全一样，唯一差别：score 中加入 mask未来位置直接不可见（多了掩码机制）

2. 作用：保证“我只能基于已经说过的内容思考”

🔸 Step 2：残差 + LayerNorm

-同 Encoder，稳定状态。

🔸 Step 3：Cross-Attention（最关键的交接点）

输入：

• Q：来自 Decoder 当前状态
• K / V：来自 Encoder 最终输出
  数学形式：

Attention(Q_dec, K_enc, V_enc)

🔸 Step 4：信息融合

输出结果是：
“当前生成状态 + 输入语义条件”的融合表示

🔸 Step 5：FFN（生成决策塑形）

和 Encoder 一样：

把融合结果
映射到“更适合选 token”的向量空间

🔸 Step 6：残差 + 归一化

Y(l)

Decoder 和 Encoder 的差异，不是多，而是多了一道"查询外部记忆"的步骤。

💡 关键理解

• Decoder的输入：不是Encoder的输出，而是已生成的部分（从开始）
• Decoder的核心：Cross-Attention是Decoder独有的，用于查询Encoder的语义记忆
• 生成方式：自回归（autoregressive），一个词一个词地生成，每次生成时都会查询Encoder

Decoder层递进关系

• 每一层都在重新评估：
  “我到底该生成什么？”
• 递进路径:
  1. Y(1): 语言合法
  2. Y(2): 语义不偏
  3. Y(3): 条件对齐
  4. Y(4): 意图清晰
  5. …
  6. Y(M): 决策稳定

Encoder和Decoder的工作流关联

✅ 左边：Encoder（编码器）—— “读懂句子”
输入：词嵌入 + 位置编码（知道顺序）
每层包含：

1. Self-Attention：让每个词关注其他词（比如“Thinking”和“Machines”互相关联）

2. Feed Forward：对每个词单独加工

3. Add & Normalize：残差连接 + 归一化 → 保留信息，防止训练崩溃

4. 堆叠多层（图中是2层），逐步提取语义

5. ✅ 输出：一个富含上下文的向量表示（即“这句话的意思”）

✅ 右边：Decoder（解码器）—— “生成翻译”
输入：目标语言的已生成部分（如“Machines”）
每层包含三步：

1. Self-Attention：只能看前面已生成的词（防偷看未来）
2. Encoder-Decoder Attention：看 Encoder 的输出 → 找对应原文词
   3 . Feed Forward + Add & Normalize
   最后通过 Linear + Softmax 得到下一个词的概率分布
3. ✅ 输出：逐词生成目标语言（如“I think machines…”）

✅ 总结一句话

Transformer = Encoder 看懂 → Decoder 生成，靠"注意力"找关系，靠"残差"保稳定，靠"Cross-Attention"连接两者，最终实现智能翻译或生成。

💡 核心工作流程

1. Encoder阶段：一次性处理整个输入序列，生成"语义记忆库"
2. Decoder阶段：逐词生成，每生成一个词都要：
   • 先看自己已生成的内容（Masked Self-Attention）
   • 再查询Encoder的语义记忆（Cross-Attention）
   • 最后决定下一个词（FFN + Softmax）

Encoder与Decoder的互动流程

Step 0：Encoder 先完整跑完（一次性）

输入 tokens
→ Embedding
→ Encoder Layer 1
→ Encoder Layer 2
→ ...
→ Encoder Layer N

产物只有一个

E = [e1, e2, ..., en]

含义非常明确：

1. 每个 ei 都是一个“已经融合了全文上下文”的 token 表示

Step 1：Decoder 开始生成（以当前位置 t 为例）

Decoder 的输入是：

已经生成的 tokens = [y1, y2, ..., y(t-1)]

此时Decoder不知道下一个词是什么…

Step 2：Decoder 做 Masked Self-Attention（先管好自己）

Q = Y · Wq
K = Y · Wk
V = Y · Wv
+ causal mask

这一步的唯一作用：
在“不看未来”的前提下，
把“我已经说过的话”整理成一个稳定状态

产物：

S(t) = 当前生成状态向量

Step 3：Decoder 用 S(t) 去“问” Encoder（核心交互）

这是 Encoder 和 Decoder 唯一发生真实交互的地方。

Query      = S(t)
Key / Val  = E  （Encoder 输出）

计算：

Attention(S(t), E)

直觉解释

我现在要继续说话，
输入内容中哪些地方和我最相关？

Step 4：Encoder 返回“相关语义片段”
Attention 的结果是：

C(t) = Encoder 中与当前生成最相关的信息组合

注意：

1. Encoder 不参与计算
2. Encoder 不改变自身
3. Encoder 只是被“读取”

Step 5：Decoder 融合信息并做生成决策

融合：S(t) + C(t)
→ FFN
→ 得到用于预测下一个 token 的向量

Step 6：输出概率，选 token，进入下一个时间步

Linear + Softmax → P(next token)

然后

[y1, y2, ..., y(t-1), yt]

循环回 Step 2。

记住

1. 一句话总结 Encoder ↔ Decoder 的互动关系
2. Encoder 负责把输入变成“可被查询的语义记忆”；
3. Decoder 在每一步生成时，用自身状态作为 Query，
   主动从 Encoder 中检索所需信息。

是否与 Encoder 交互[单项依赖]

1. Encoder：完全不关心 Decoder
2. Decoder：高度依赖 Encoder

关系比喻

1. Encoder = 整理资料的人
2. Decoder = 写答案的人
3. Cross-Attention = 查资料

更工程一点：

1. Encoder = 只读语义内存
2. Decoder = 自回归控制器

❌ 错误理解：
Decoder 是“拿 Encoder 输出直接生成文本”
✅ 正确理解：
Decoder 是“在已有输出历史的基础上，
反复向 Encoder 查询条件信息来做决策”

核心概念

1. Encoder 提供的是"语义空间"（理解输入，生成可查询的记忆）
2. Decoder 提供的是"时间与顺序"（按顺序生成输出）
3. 生成永远由 Decoder 发起（Encoder只理解，不生成）

💡 常见误区澄清

❌ 错误理解：

• “Encoder直接生成输出”
• “Decoder拿Encoder的输出直接翻译”
• “Encoder和Decoder同时工作”

✅ 正确理解：

• Encoder先完整处理输入，生成语义记忆
• Decoder在生成时，每一步都查询Encoder的记忆
• Encoder和Decoder是"先理解后生成"的顺序关系

Encoder和Decoder一般有几层？由什么决定？

📍 层数选择的基本原则

层数不是越多越好，需要平衡：

• ✅ 性能：层数越多，表达能力越强
• ❌ 成本：层数越多，计算量和内存占用越大
• ⚠️ 训练难度：层数越多，训练越困难（梯度消失、过拟合）

模型 /场景	Encoder 层数	Decoder 层数	说明
原始 Transformer（论文）	6	6	论文标准配置
小模型 / 教学 / 原型	2–4	2–4	快速验证想法
BERT-base	12	—	只用Encoder
BERT-large	24	—	更大参数量的BERT
GPT-2	—	12–48	只用Decoder，不同规模
GPT-3	—	96	超大模型
现代大模型（经验）	12–80+	12–80+	根据任务和资源选择

任务复杂度对层数的要求

任务类型	对层数的要求
分类 / 情感判断	低
抽取式 QA	中
翻译 / 摘要	高
复杂推理 / 生成	极高

为什么“层数”比“你想的更重要”？

因为:
每一层 Attention ≈ 一次“关系重计算”
1–3 层：局部依赖
6–12 层：句法 + 语义
24+ 层：抽象推理、指代消解、规划
这也是为什么
BERT-base = 12
BERT-large = 24
GPT-3 = 96

根据技术能选择

新手/原型阶段
Encoder: 4–6
Decoder: 4–6
Hidden size: 256–512

NLP生产任务
Encoder: 12
Decoder: 6–12
Hidden size: 768

如果你做生成 / 推理
Decoder-only
Layers: 能撑多少算多少

💡 层数选择的经验法则

• 理解任务（如BERT）：Encoder层数更重要，通常12-24层
• 生成任务（如GPT）：Decoder层数更重要，通常12-96层
• 翻译任务：Encoder和Decoder都需要，通常6-12层
• 资源受限：从少层开始（4-6层），逐步增加
• 性能优先：根据任务复杂度选择，复杂任务需要更多层

Transformer完整工作流解读

事前科普

1. 位置编码[Positional Encoding] 负责顺序
2. 多头注意力-Encoder[Multi-Head Self-Attention] 负责依赖建模
3. 掩码多头自注意力-Decoder[Masked Multi-Head Self-Attention] 负责因果约束
4. 残差连接[Residual Connection] 保证信息不丢
5. 层归一化[Layer Normalization] 稳定数值分布
6. 前馈神经网络[Feed-Forward Network] 是把 token 向量里不同的语义线索混合成新的语义特征，然后重新映射到 token 的向量空间坐标，使隐藏表示更丰富、更能承载复杂语义。
   

业务场景

• 假设任务：机器翻译
• 用户输入（源语言）：
  • I love you
• 模型目标输出（目标语言）：
  我 爱 你

一、从用户文本到模型可计算的数据

① 分词（tokenization）
输入文本被切成 token（示例）：

["I", "love", "you"]
→ [101, 245, 389]   （token_id）

这是离散符号 → 数字索引，还没有语义

② Embedding + Position（顺序在这里被“写死”）
对每个 token_id：

token_embedding(token_id)  → 语义向量
position_embedding(pos)    → 位置信息

两者相加：

x₁ = E("I")   + P(1)
x₂ = E("love")+ P(2)
x₃ = E("you") + P(3)

两者相加后可以同时得到：词义和位置信息

X = [x₁, x₂, x₃]

关键点:

1. 顺序信息已编码进向量
2. 之后所有层都不会再“处理顺序”这个问题

二、Encoder：把“词”变成“全句理解后的记忆”

• Encoder 有 N 层，每一层结构完全一样，只是参数不同。

Encoder 单层工作流（每一层都干这三件事）

③ Multi-Head Self-Attention（无掩码）

对每个位置 i：

h_i = Attention(x_i, x_1, x_2, x_3)

• 含义是：
  1. “I” 在计算表示时会参考 “love”“you”
  2. “you” 也会参考 “I”“love”
• 但注意：

1. 位置不动
2. 第 1 个输出仍然对应第 1 个输入

④ Add & Norm（稳定训练，不改语义逻辑）

x_i = LayerNorm(x_i + h_i)

只做数值稳定，不改变“信息流向”。

⑤ FFN（逐 token 的非线性理解）

x_i = FFN(x_i)

• 作用一句话：
  • 把“注意力聚合到的信息”做更深的语义变换

⑥ 重复 N 层后，Encoder 输出

Encoder 输出：
H = [h₁, h₂, h₃]

• 你可以把它理解为：
  1. 一张“语义记忆表”
  2. 每一行 = 一个原始位置
  3. 内容 = 融合了全句上下文的表示

顺序：完全和输入一致

三、Encoder → Decoder 的交接（关键理解点）

• Encoder 不“生成东西”，它只做一件事：
  • 把输入句子压缩成一个可被查询的语义 memory

Decoder 之后做的事情，本质是：

不断用“我已经生成的内容”
去查询 Encoder 的 memory

四、Decoder：从 开始“一个词一个词地生成”

⑦ Decoder 的输入起点

Decoder 第一刻输入的是：

<bos>

不是 Encoder 的输出。

⑧ Decoder 单层工作流（这是最关键的）

A. Masked Multi-Head Self-Attention（因果掩码）
输入（第一步）：
每一层 Decoder 有 三块核心计算：

<bos>

规则：

当前位置只能看“已经生成的 token”
不能看未来,保证原文顺序

• 目的一句话：
  • 在并行计算中，强制遵守从左到右的语言因果顺序

B. Cross-Attention（Decoder ↔ Encoder 交互）

• 这是 Encoder 和 Decoder 唯一真正交互的地方。

计算逻辑：

Query  = Decoder 当前状态
Key    = Encoder 输出 H
Value  = Encoder 输出 H

含义是：“我现在要生成一个词，请帮我从输入句子的所有位置中，找最相关的语义信息。”

C. FFN + Add & Norm

• 和 Encoder 一样：
  1. 做非线性变换
  2. 稳定数值
  3. 不改变信息流规则

⑨ Decoder 输出 logits → 预测 token

Decoder 最后一层输出：

向量 → Linear → Softmax → 概率分布

选概率最高的 token，例如：

预测结果： "我"

五、进入下一步生成（自回归）

把刚生成的 token 拼回输入：

<bos> 我

再走一遍 Decoder：

1. Masked Self-Attention（只能看 我）
2. Cross-Attention（继续查 Encoder memory）
3. 输出下一个词：爱
   循环直到：

<eos>

Transformer工作流总结

文本
↓
Tokenize
↓
Embedding + Position
↓
Encoder（N 层）
↓
语义 Memory（顺序不变）
↓
Decoder（从 开始）

• Masked Self-Attention（守因果）
• Cross-Attention（查 memory）
• FFN
  ↓
  Softmax
  ↓
  逐 token 生成输出

认知闭环:

1. Encoder：理解输入，不生成
2. Decoder：生成输出，不理解输入
3. 两者通过 Cross-Attention 精确协作
4. 顺序靠 Position Encoding
5. 因果靠 Mask
6. 并行靠 Attention