大模型入门必读：Transformer的起源论文《Attention Is All You Need》深度解读

本文深入解析Transformer的开创性论文《Attention Is All You Need》，详细拆解了其核心架构：抛弃RNN/CNN，仅用注意力机制。从输入编码、自注意力、残差层、前馈网络到解码器，全面分析了每个模块解决的关键问题，包括顺序表示、长距离交互、梯度稳定性和因果约束等，帮助理解Transformer如何通过高效设计实现稳定训练，成为大模型的基石。

AI-椰子不椰

524人浏览 · 2026-01-29 16:20:27

AI-椰子不椰 · 2026-01-29 16:20:27 发布

Transformer 的真正诞生的标志性论文（2017）

《Attention Is All You Need》
Vaswani et al., Google Brain

这是 Transformer 的起点

它的核心创新点：完全抛弃 RNN 和 CNN，只用 Attention。

Transformer =

Self-Attention + Feed Forward + 残差 + LayerNorm

论文摘要的一部分：

Transformer，该模型完全基于注意力机制，彻底摒弃了循环结构和卷积结构。在两个机器翻译任务上的实验表明，该模型在翻译质量上优于现有方法，同时具有更强的并行性，并且训练时间显著更短。

本篇文章将：

从整张模型结构图出发，按模块顺序，回答：“如果没有它，会出什么问题？”

模型架构图

一、整体视角：Transformer 没有改变“训练方式”

在进入结构结构之前，先明确一件事：

Transformer 并没有发明新的训练机制。

它依然使用的是：前向传播、反向传播、梯度下降（+ 各类优化器）

Transformer 真正的创新，不在“怎么更新参数”，

而在于：

如何设计结构，让梯度可以稳定、高效地流动。

带着这个视角，我们再来看结构图。

二、输入侧：Embedding + Positional Encoding

👉 解决的问题：模型“看不懂顺序”

1️⃣ Input Embedding

Input Embedding 的作用很基础：

把离散 token

映射为连续向量

但它天然不包含顺序信息。

如果只看 embedding：

“我爱你”

“你爱我”

在表示空间里，本质上只是向量集合。

2️⃣ Positional Encoding

Self-Attention 本身对顺序不敏感。

Positional Encoding 的引入，解决的是：

如何让模型知道“谁在前，谁在后”

从训练角度看：

没有位置信息

梯度无法学习“顺序依赖”

语言结构无法形成

三、Encoder Block：理解输入、建立全局关系

Encoder 是 Transformer 中最通用、可复用的部分。

一个 Encoder Block，重复堆叠 N 次。

3️⃣ Multi-Head Self-Attention（Encoder）

解决的问题：

👉长距离信息交互成本过高

在 RNN / CNN 中：

token 间的信息传递依赖时间步或卷积层数

路径长 → 梯度易衰减或爆炸

Self-Attention 的核心改变是：

让任意两个 token 之间，信息一步可达

Multi-Head 的意义在于：

不同子空间，建模不同关系

避免单一注意力视角的拥挤

4️⃣ Add & Norm（Residual + LayerNorm）

这一模块往往被低估，但它不是装饰品。

Residual（Add）

为梯度提供直通路径

防止深层堆叠后梯度“走不回去”

LayerNorm（Norm）

稳定每一层反向传播时的梯度尺度

避免不同层“有效学习率”严重不一致

5️⃣ Feed Forward Network（FFN）

解决的问题：Attention 只做“交互”，不做“表达”

Self-Attention 本质是加权汇聚。

FFN 的作用是：

对每个 token 的表示

做非线性变换与特征重组

可以理解为：

Attention 负责“信息路由”
FFN 负责“信息加工”

四、Decoder Block：在生成中保持因果性

Decoder 的结构与 Encoder 类似，但多了两层关键机制。

6️⃣ Masked Multi-Head Self-Attention（Decoder）

解决的问题：

👉防止模型在训练时“偷看未来”

在生成任务中：

当前 token 只能依赖过去

不能看到尚未生成的内容

Mask 的作用是：

在 Attention 中屏蔽未来位置

保证训练与推理阶段的一致性

这是一个因果约束模块，不是性能技巧。

7️⃣ Encoder–Decoder Attention（Cross-Attention）

解决的问题：

👉生成时，如何对齐输入信息

在这一步：

Query 来自 Decoder 当前状态

Key / Value 来自 Encoder 输出

它让模型学会：

“我现在生成的内容” 应该关注输入序列的哪一部分

相比传统 Seq2Seq：

不再依赖压缩后的隐状态，梯度可以直接回传到 Encoder 表示。

五、输出侧：从连续表示到概率分布

8️⃣ Output Embedding（shifted right）

解决的问题：

👉如何把生成任务转成监督学习

“shifted right”意味着：

当前输入是前一个 token

当前输出是下一个 token

这一步定义了：

Teacher Forcing

时间步对齐方式

损失函数如何计算

9️⃣ Linear + Softmax

解决的问题：

👉如何从隐空间回到离散词空间

Linear：投影到词表维度

Softmax：形成概率分布

同时，这也是：

梯度反向传播的起点

所有关于：

Loss、梯度方向、参数更新

都从这里开始回流。

六、把整张结构图连起来看

现在可以重新看这张 Transformer 结构图，我们会发现：

它不是“Attention 的堆叠”

而是一套围绕高效可训练性（梯度系统）设计的结构组合

每一个模块，都在回答一个具体问题：

顺序怎么表示？

信息怎么交互？

梯度怎么稳定？

生成怎么不作弊？

输出怎么对齐？

最后

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