【收藏必看】大模型的“超能力“揭秘：Transformer架构与注意力机制工作原理详解

文章详解了Transformer架构及其注意力机制，解释大模型如何通过Query-Key-Value计算词间相关性，实现上下文理解。类比人类注意力机制，分析了"幻觉"和"失焦"问题，并提出了精简Context、位置策略、多步推理等优化方法，帮助开发者理解大模型核心原理。

和老莫一起学AI

764人浏览 · 2026-01-29 11:03:22

和老莫一起学AI · 2026-01-29 11:03:22 发布

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为什么大模型能理解上下文？为什么它能从成千上万个词中精准找到相互关联的信息？这一部分将带你理解模型是如何像人类一样“划重点”的。也是模型最核心的一部分，即了解模型中的Transformer架构。

Transformer是一个非常了不起的架构，因为它的出现，AI才有今天的繁荣发展。随着AI能力的不断挖掘和提升，也有专业人士认为，Transformer架构已经无法满足AI发展的要求，需要新的架构的出现才能达到智能时代的临界点。但无论怎样，Transformer 架构依然扮演者非常重要的角色。

原始的 Transformer 像是一个翻译官，它由编码器和解码器两部分组成。

编码器 (Encoder) —— 负责“读懂”。它把输入的一整句话打碎、分析，转化成一套复杂的特征表示。

解码器 (Decoder) —— 负责“生成”。它根据编码器的信息，一个词一个词地往外蹦答案。

在大模型的实际开发中，通常不会同时使用编码器和解码器，而且根据需求选择性的选择使用编码器或解码器，或者两者同时使用。如下图：


模型类型	代表作	擅长领域	Agent 应用场景
仅编码器 (Encoder-only)	BERT	理解、分类、填空	情感分析、文本打标签
仅解码器 (Decoder-only)	GPT系列, Llama	自由创作、推理	绝大多数 Agent 的大脑
全架构 (Encoder-Decoder)	T5, Google Translate	翻译、总结	专门的格式转换任务

不管是编码器，还是解码器，都是由自注意力机制、前馈神经网络、自回归三个标准零件堆叠而成的。作为开发人员，可以把它们看作是Transformer架构数据处理的中间件。

我们平时用的 Llama 3 或 GPT-4 都是 Decoder-only 架构。这类架构的设计核心是“自回归”。它每次只预测下一个词，然后把这个词放回输入，继续预测。这种模式非常适合 Agent 这种需要反复推理、一步步思考（Chain of Thought）的任务。后续我们会单独讲解模型的推理能力。

对Transformer 的框架宏观的理解，它就像是一座多层建筑，先把文字变向量（向量化），通过多层“注意力 + 前馈网络”反复提炼信息，最后，计算下一个词出现的概率。

我们重点来了解一下注意力机制，这个是Transformer架构非常重要的能力，它其实也是类比人类的注意力机制，将注意力重点放在重要的信息上，其他不重要的信息忽略。

我发现了解大模型的内部机制，就像是在了解人类的大脑。而与顶尖的模型交流有利于锻炼自己的逻辑思维能力。

想象你在读一段话：“那个男孩在公园里踢了一只漂亮的球，它是红色的。”

当你读到“它”的时候，你的大脑会自动把注意力聚焦在“球”上，而不是“男孩”或者“公园”。

传统模型，像一个死记硬背的学生，按顺序一个词一个词读，读到后面可能就忘了前面具体指代什么。注意力机制，像一把聚光灯。当模型处理“它”这个词时，它会瞬间扫描全句，给“球”打上高光（权重高），给“公园”打上弱光（权重低）。

类比人类的大脑，有些天才，学习通常不是死记硬背，而是模式匹配，他们学习记住的是框架或模式，而不是一个个静态的文字，当遇到类似的场景的时候，他们能进行模式匹配，实时的给出答案。

而更重要的是，大模型并不是预先统计好概率，而是在实时计算词与词之间的“相关性”。

过去，我一直认为，训练出来的大模型就像一个巨大的图书馆，里面存放的所有的知识，我们跟大模型聊天，通过复杂的“概率统计”来获取最终的结果。然后，随着我对大模型的一些了解，我犯了自觉性的错误。这样的理解完全是错误的。这个我接下来会详细的讲解。

还是，上面的例子。我们来看看注意力机制是如何计算的：

匹配：拿“它”的 Query 去和全句所有词的 Key 做对比（点积运算）。

打分：算出相关性得分。发现“它”和“球”的匹配度最高。

加权：根据得分，把“球”的 Value 信息更多地融合进“它”的新表示中。

通过 Query-Key-Value 计算词与词的相关性，动态分配权重。

再来看一个实际的例子，进一步理解注意力机制的工作机制。

当你向DeepSeek，询问“我想学习 Transformer 架构”时，注意力机制在做什么？

首先，当模型读到“学习”和“架构”时，它的注意力机制会让“架构”这个词去查询（Query）前面的词。它发现“Transformer”给出的相关度（Key）最高。

其次，模型会给“Transformer”分配极高的权重。这意味着在生成回答时，它后续产生的词会高度受“Transformer”这个概念的影响，而不是“学习”或“我想”。

模型并不是只看到了“Transformer”，而是通过注意力机制建立了词与词之间的逻辑网。把这一整句话压缩成一组复杂的数字（向量），这些数字里已经包含了所有词的相互关系。

然后，激活路径，这种高权重会激活模型内部与“Transformer”相关的神经元连接，从而让你感觉它“找”到了知识。后续我们会进一步讲解神经网络的相关知识。

最后，自回归生成，在回答阶段，注意力机制的作用变得更加“霸道”，当模型准备写出回答的第一个字时，它会回过头去“注意”你的问题。当它写出“Transformer”后，准备写下一个词时，它的注意力既要看着你的原问题（确保没跑题），也要看着它刚刚写下的词（确保句子通顺）。这就是为什么它能流利地说话。其实，这里还用到了Chain of Thought (CoT) 和 Tree of Thought (ToT) 提高推理的能力，后续会进一步讲解，要学的知识太多了。

简单的讲，就是注意力机制，打通（激活）了大模型神经网络的任督二脉（激活人类的模式匹配），从而更高效、准确的找到相关的信息。

作为 Agent 开发者，理解大模型的注意力机制非常重要，能帮我们理解和解决很多实际问题。

比如：大模型幻觉，这是当前大模型的致命问题，也是影响当前模型输出准确的问题，当上下文太杂乱时，模型的“聚光灯”可能照错了词，导致逻辑张冠李戴。

再比如：大模型失焦，注意力机制的计算量是随长度指数级增长的。这就是为什么上下文窗口总是有上限，需要进行长文本限制。

在实际应用中，我们在开发 Agent 应用时，我们一定处理过超长对话历史。

如果一个对话历史非常长（比如 50 轮对话），模型在生成当前回答时，需要用注意力机制去扫描之前所有的 Token。你觉得为什么当对话变得特别长时，Agent 的反应速度会变慢，或者开始变得“糊涂”（漏掉关键信息）？这也是大模型进行长时间运行时所面临的重大挑战。

如果你理解了注意力机制，其实很好理解是什么原因。

当上下文非常长时，注意力机制的“能量”是被分散的。由于模型必须给全句所有词分配权重（权重的总和通常为 1），信息越多，分给每个词的平均权重就越低。

在 Transformer 的注意力机制中，每一个词（Token）都要和其他所有词进行比对。

如果输入 10 个词，需要做 10 \ 10 = 100 次比对。

如果输入 1000 个词，比对次数就变成了 1000000 次。

这就是为什么随着对话变长，计算量会呈指数级爆炸式增长。

Agent在处理的任务越复杂，消耗的Token也是指数级爆发式增长的。

在学术界有一个著名的现象叫 “Lost in the Middle”（迷失在中间）。也就是说，模型通常能记住开头（System Prompt 的指令）和记住刚刚发生的对话（最近的记忆），放在长文本中间的关键信息，最容易被模型“忽略”，导致你发现 Agent 没按指令办事。

了解了幻觉与失焦，由于Context 太长时，注意力被稀释，导致模型忽略中间的关键指令（Lost in the Middle）。在进行Agent开发时，我们可以尝试以下几种优化手段：

精简 Context：不要把几万字的文档全塞进 Prompt，而是通过 RAG 提取最相关的片段。

位置策略：把最核心、绝对不能违反的指令（比如“你必须以 JSON 格式输出”）放在 Prompt 的最开头或最结尾。

多步推理：如果任务太复杂，把任务拆解给不同的 Agent，减少单个 Agent 需要处理的上下文长度。

经过本章，是否对Transformer的注意机制有更好的理解，虽然没有技术深度，但能对Transformer的架构有一个感性的了解。我们以通俗易懂的方式讲解复杂的概念，同时又不失专业性。想理解你更多的技术细节，可以看看DeepSeek的论文，比如：MLA、DSA、MoE、MTP、纯强化学习、奖励函数等技术细节。