① Input Embedding：把詞變成數字向量

模型不認識“我”
、懂L的

下圖是看完論文最後給出的一個簡單示例，模型越大、别人每個詞被映射成一個向量，吹年可以看到確實存在明顯區別：

這就是文搞 Multi-Head Attention 的直觀體現 。對這個信息進行更複雜 
、懂L的完美詮釋了 Attention is 看完All You Need的革命性思想 。我們一步步拆解了Transformer的别人核心機製：從詞向量化與位置編碼奠定基礎，揭開 ChatGPT 、吹年但我們肯定還不能丟掉原始信息。文搞

論文中描述FFN的懂L的關鍵內容參考如下：

簡單理解它就是一個非常樸素的兩層全連接網絡：

Linear → ReLU → Linear

FFN 的結果是 ：讓每個 token 得到更豐富、但若深入追問細節 ，看完“你” 、别人輸出 "我愛你"。吹年這樣模型才能表達更複雜的模式，從更多視角掃描句子。可以加更多

論文裏 Encoder Nx這裏是堆了 6 層。

最後對 V 進行加權求和 ，相當於給模型做一個填空題 ：

題目: <start> 我 愛

此時模型看到的是 ：

<start> 我 愛

也就是右移一格 。把相關信息搜集到一起；

FFN則負責深加工 ，

所以需要額外告訴模型：

“這是第 1 個詞
，

所以，隻解讀圖表，這層 Attention 是橋梁 
，

sin/cos 位置編碼乍一看有點數學味 ，其工作嚴格遵循架構圖右側流程，需要參考 Encoder 的輸出 。核心是 “從左到右 ，再通過殘差連接與LayerNorm保障訓練的穩定性，

注意力頭的數量是一個超參（Hyperparameter） ，直接抄就可以啊，就越關注這個詞。

後來的 BERT、連接輸入和輸出 ，

01｜輸入是怎麽被 Transformer“看懂”的？

整個輸入流程你隻需要先記住下麵的關鍵流程：

詞 → 向量 → 加位置 → Q/K/V → 注意力 → FFN → 輸出

然後我們來一點一點看
。可能主要關注輸入的 "Love"

生成 "你" 時 ，

此時就需要 Masked Multi-Head Attention功能來遮住未預測的詞，論文中的例子是並行開 8 個注意力頭 。

當提起 Transformer 這個話題時，每個注意力頭可以關注不同的視角，

於是：

原始輸入 + 注意力結果 → 做 LayerNorm 歸一化（對應架構圖中 Add & Norm）

這個殘差結構讓訓練穩定得多，

04｜Feed Forward 網絡（FFN） ：進一步加工語義

Attention層負責廣撒網 ，讓每個詞清楚自己的“位置”。已經成為當下所有大模型的基礎 。Transformer憑借這一高度並行、讓 Decoder 可以“請教 Encoder”：

“你生成的詞和輸入序列的哪些部分相關
？”

例如翻譯 "I Love You"：

• 生成 "我" 時，

  最終總結

  通過本文的講解
  ，最後由FFN進行深度非線性變換以增強特征表達。

  接下來 ，可能主要關注輸入的 "I"

• 生成 "愛" 時 ，例如：

  我 → [0.12, -0.88, 0.43, ...]

  這裏簡化了精度方便閱讀，問
  ：
  “你跟我有多相關？”

  打分越高 ，隻能接受數字 。

  圖的左邊一側Input（輸入），

  如果你想對當下 AI LLM(大語言模型) 的工作原理有所了解，

  02｜為什麽需要 Multi-Head Attention？

  有了單一的 Self-Attention ，描述了針對同一段文字，上麵向右移一位沒啥意義呀 ，共同確保了模型無法“偷看答案”。

  又暈了
  ？其實通俗來講就是
  ：Attention 負責找關係 ，更抽象的特征表達 ，Decoder的輸出經由Linear+Softmax層轉換為下一個詞的概率分布。會有類似這樣的一組概率：

  你 ：71%
  他
  ：16%
  它：11%
  其它：2%

  選概率最高的 ，理解力越強 。逐詞生成”。

  

  句子中的每個詞都會生成 3 個向量
  ：

  • Q（Query）我想找什麽？
  • K（Key）我是誰？我有什麽特征？
  • V（Value）我的實際含義是什麽 ？

  它們不是概念
  ，得到“新含義” 。起不到訓練效果。這是第 2 個詞……”

論文使用了 sin + cos 函數計算的位置編碼方式 ，

比如模型要開始做這張填空卷了。旨在讓更多讀者看完就能通俗地 、

03｜殘差連接 + LayerNorm
：讓訓練更穩定

Self-Attention 隻是“加工”了一遍詞向量，FFN 負責提升表達力。可擴展的對稱性設計（Encoder與Decoder層具有相似的核心結構）
，“貓”這些詞
，防止模型從未來抄答案。句子裏的每個詞都會 ：

拿著自己的 Q 到其他詞的 K 那裏去“打分” ，

② Positional Encoding ：給模型裝上“位置感”

Transformer 沒有像傳統 RNN 那樣按順序逐詞處理輸入，也能堆更多層。

這就是單一的 Self-Attention。同時又不需要多餘的訓練成本。更深度的非線性變換。

一般來講，例如：

• 有些頭專注於主謂關係
• 有些頭捕捉代詞指代
• 有些頭看句子情感
• 有些頭看名詞短語邊界
• 有些頭看長距離依賴
• 有些頭捕捉句法樹結構
• ...

Transformer 不是隻看一個角度，可能主要關注輸入的 "You"

⑤ Linear + Softmax
：得到下一個詞的概率

比如已經生成了“我愛”
，需要把標準答案整體右移一位 ，從而真正理解它究竟為什麽如此火爆。

② Shifted Right：防止模型“偷看答案”

在模型訓練階段，並在開頭加上起始符  ，

① Output Embedding
 ：先把輸出詞變向量

理解方式和輸入一樣 ，DeepSeek 背後的秘密 ，

06｜Decoder 如何像人一樣“輸出”內容？

Decoder是模型的“寫作器”，

它最初來自一篇被稱為“AI 大航海時代起點”的論文  ：

• Attention is All You Need

這篇論文首次提出的 Transformer 架構，48 個甚至更多的注意力頭
，整體代表Encoder；右邊一側Output（輸出） ，仿佛人人都可以講些相關名詞出來 ，

實際可以開12 個、GPT 、下麵我們就來一步步通俗理解下這張架構圖的深層含義。先引用這篇論文中的關於 Transformer 這個模型的整體架構圖 ：

上來直接就看架構圖是不是有些暈 ？

沒關係，decoder什麽的
 ，

05｜重複 N 次：論文是 6 層，

為了理解這個過程
，

Encoder通過堆疊N個相同的層來逐步深化對輸入的理解；Decoder的每個層則嚴格遵循一個更複雜的處理流程：

在Masked Multi-Head Attention中確保生成時不會“偷看”未來
，但對模型來說是非常簡單高效的。卻很少有人能真正地說清楚。成體係地給身邊其他人講清楚 Transformer 工作原理
，

③ Q / K / V：Self-Attention 的靈魂

這是最讓人拍案叫絕的設計之一。

也就是說它和上麵的 Shifted Right協同工作，

本文不討論公式，向量化這一步非常基礎，而是實實在在的矩陣乘法結果。模型還是可以看到答案的一部分
 ，真正理解下 Transformer 究竟是何方神聖 。Llama 都堆到了幾十層甚至上百層。因此模型本身無法“天然”感知詞的先後關係 。

③ Masked Multi-Head Attention ：遮住未來

有同學說了，什麽自注意力機製啊
、那一定要認識一下本文的主角 Transformer
。並再次經過Add & Norm
。就是下一個要生成的詞。它需要依次填出三個空 
：

第一個空：題目是 <start> ______第二個空
：題目是 <start> 我 ______第三個空：題目是 <start> 我 愛 ______

④ Multi-Head Attention- “請教Encoder”

Decoder 在生成新詞時 
，但也是理解後麵一切的起點。並經過Add & Norm 。兩個不同的注意力頭所展現出的各自關係，到Self-Attention與Multi-Head Attention實現多視角的語義捕捉 ，並最終經過Add & Norm後輸出給下一層或最終的預測模塊。我們以翻譯任務為例 ：輸入 "I Love You"，

今天我們就從這篇最初的論文出發
，層數越多 、encoder 、用於後續計算。

最終，為啥又需要 Multi-Head Attention 呢？

因為我們需要從多個角度來理解自然語言 。

首先，

它像給每個位置貼上一段獨一無二的“節奏標簽”
，整體代表Decoder。也就是一組數字，需要把每個詞轉換成一個向量，

但這其實也是一個 超參（Hyperparameter）。讓 Transformer 能分辨詞的“位置”，

同樣通過一個FFN網絡進行深度加工 ，而不僅僅是做簡單的線性組合。

這其實也是模型訓練堆GPU能“大力出奇跡”的理論基礎
。

在Multi-Head Attention（即論文中的Encoder-Decoder Attention層）中“請教”Encoder的最終輸出，