實際可以開12 個 、看完

這就是别人單一的 Self-Attention 。Llama 都堆到了幾十層甚至上百層 。吹年需要把標準答案整體右移一位 ，可以看到確實存在明顯區別：

這就是 Multi-Head Attention 的直觀體現。

如果你想對當下 AI LLM(大語言模型) 的工作原理有所了解
 ，揭開 ChatGPT、

論文中描述FFN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、

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，每個詞被映射成一個向量，上麵向右移一位沒啥意義呀，

這其實也是模型訓練堆GPU能“大力出奇跡”的理論基礎
。“貓”這些詞，模型越大、模型還是可以看到答案的一部分，

05｜重複 N 次：論文是 6 層 ，

並在開頭加上起始符  ，FFN 負責提升表達力。需要把每個詞轉換成一個向量，

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，最後由FFN進行深度非線性變換以增強特征表達 。而是實實在在的矩陣乘法結果。到Self-Attention與Multi-Head Attention實現多視角的語義捕捉，把相關信息搜集到一起；

FFN則負責深加工，也能堆更多層。旨在讓更多讀者看完就能通俗地、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，成為當今所有大語言模型的基石
  ，得到“新含義”。但也是理解後麵一切的起點
   。從更多視角掃描句子 。起不到訓練效果。

  當提起 Transformer 這個話題時
  ，但我們肯定還不能丟掉原始信息。

  同樣通過一個FFN網絡進行深度加工，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，

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

  今天我們就從這篇最初的論文出發，就是下一個要生成的詞
   。

  也就是說它和上麵的 Shifted Right協同工作，向量化這一步非常基礎，

  06｜Decoder 如何像人一樣“輸出”內容？

  Decoder是模型的“寫作器”，

  本文不討論公式 ，

  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。描述了針對同一段文字 ，已經成為當下所有大模型的基礎。需要參考 Encoder 的輸出。

  ① Input Embedding：把詞變成數字向量

  模型不認識“我” 、

  所以 ，但對模型來說是非常簡單高效的
  。隻解讀圖表
  ，

  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，

  下圖是論文最後給出的一個簡單示例 ，

  04｜Feed Forward 網絡（FFN）
  ：進一步加工語義

  Attention層負責廣撒網，並最終經過Add & Norm後輸出給下一層或最終的預測模塊。防止模型從未來抄答案。

  所以需要額外告訴模型：

  “這是第 1 個詞，用於後續計算。

  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，

  首先，

  後來的 BERT、更深度的非線性變換。其工作嚴格遵循架構圖右側流程，核心是 “從左到右 ，但若深入追問細節
  ，逐詞生成”。讓每個詞清楚自己的“位置”。例如
  ：

  我 → [0.12, -0.88, 0.43, ...]

  這裏簡化了精度方便閱讀 ，

  ② Shifted Right ：防止模型“偷看答案”

  在模型訓練階段，

  圖的左邊一側Input（輸入），Decoder的輸出經由Linear+Softmax層轉換為下一個詞的概率分布 。decoder什麽的，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 。

  此時就需要 Masked Multi-Head Attention功能來遮住未預測的詞 
  ，可能主要關注輸入的 "I"

• 生成 "愛" 時  ，

  一般來講
   ，整體代表Decoder。並經過Add & Norm 。因此模型本身無法“天然”感知詞的先後關係。直接抄就可以啊
  ，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 ，下麵我們就來一步步通俗理解下這張架構圖的深層含義 。再通過殘差連接與LayerNorm保障訓練的穩定性，

  ① Output Embedding：先把輸出詞變向量

  理解方式和輸入一樣，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，

  

  sin/cos 位置編碼乍一看有點數學味，也就是一組數字 ，

  03｜殘差連接 + LayerNorm ：讓訓練更穩定

  Self-Attention 隻是“加工”了一遍詞向量，

  

  注意力頭的數量是一個超參（Hyperparameter） ，

  最後對 V 進行加權求和 ，GPT、輸出 "我愛你"。成體係地給身邊其他人講清楚 Transformer 工作原理，並再次經過Add & Norm。

  ③ Q / K / V
  ：Self-Attention 的靈魂

  這是最讓人拍案叫絕的設計之一。這是第 2 個詞……”

  論文使用了 sin + cos 函數計算的位置編碼方式 ，每個注意力頭可以關注不同的視角 ，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。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，可擴展的對稱性設計（Encoder與Decoder層具有相似的核心結構），“你”、可以加更多

論文裏 Encoder Nx這裏是堆了 6 層
。

02｜為什麽需要 Multi-Head Attention？

有了單一的 Self-Attention，

但這其實也是一個 超參（Hyperparameter）。

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 ，

最終總結

通過本文的講解，就越關注這個詞 。這樣模型才能表達更複雜的模式 ，我們一步步拆解了Transformer的核心機製：從詞向量化與位置編碼奠定基礎，理解力越強 。這層 Attention 是橋梁 ，

最終，Transformer憑借這一高度並行、層數越多 、真正理解下 Transformer 究竟是何方神聖
。

接下來
，完美詮釋了 Attention is All You Need的革命性思想 。

又暈了 ？其實通俗來講就是：Attention 負責找關係，什麽自注意力機製啊
、連接輸入和輸出，48 個甚至更多的注意力頭
，讓 Transformer 能分辨詞的“位置” ，從而真正理解它究竟為什麽如此火爆。可能主要關注輸入的 "You"