什么是 Transformer?

在 2017 年之前，AI 处理语言主要靠 RNN (循环神经网络)，它处理得很慢，而且容易忘掉长句子的开头。Google 的研究员提出了 Transformer，它彻底抛弃了循环结构，改用 Self-Attention 来并行处理所有数据。

这是现代 LLM（如 GPT, Claude, Gemini）共同的祖先。

Transformer 内部构造

Transformer 主要由两部分组成：

Encoder (编码器 - 左侧): 负责理解输入的内容。它把文字转换成包含丰富语义的向量。

Decoder (解码器 - 右侧): 负责根据编码器的信息，一个词一个词地生成输出内容。

Fun Fact: 原版的 Transformer 是为了翻译设计的（Encoder 读英文，Decoder 生成中文）。而现在的 GPT 系列其实只有 Decoder 部分。

核心魔法：Self-Attention (自注意力)

Self-Attention 解决了一个核心问题：上下文理解。

想象这句话：“银行里的钱被取走了，因为银行倒闭了。” 当 AI 处理第二个“银行”时，Attention 机制会让它重点关注“钱”和“取走”，从而理解这里的“银行”是指金融机构，而不是河岸。

Multi-Head Attention (多头注意力)

模型不是只看一次，而是分成了多个 "Heads" 同时去看。有的 Head 关注语法，有的 Head 关注代词关联，有的 Head 关注情感。最后把这些观察结果汇总在一起。

为什么它改变了世界？

并行化 (Parallelization): 不再像 RNN 那样排队，计算速度飞快。

长程依赖: 无论一本书有多长，Attention 理论上都能直接关联第一页和最后一页的关键词。

Summary: 如果把 LLM 比作一个大脑，那么 Transformer 就是这个大脑的解剖结构，而 Attention 就是它的注意力分配系统。理解这个结构，你才能真正明白 AI 为什么能表现得如此智能。

Transformer 架构与 Attention 机制深度细节

Source: Google Research "Attention is All You Need" Target: AI Engineers & Data Scientists Estimated Time: 35 mins

#什么是 Transformer?

这是现代 LLM（如 GPT, Claude, Gemini）共同的祖先。

Transformer 主要由两部分组成：

Fun Fact: 原版的 Transformer 是为了翻译设计的（Encoder 读英文，Decoder 生成中文）。而现在的 GPT 系列其实只有 Decoder 部分。

Self-Attention 解决了一个核心问题：上下文理解。

在 Attention 之后，每个位置的向量都会经过一个普通的神经网络进行非线性变换，进一步提取深层特征。

Summary: 如果把 LLM 比作一个大脑，那么 Transformer 就是这个大脑的解剖结构，而 Attention 就是它的注意力分配系统。理解这个结构，你才能真正明白 AI 为什么能表现得如此智能。