本文不討論公式 ，下麵我們就來一步步通俗理解下這張架構圖的深層含義 。模型越大 、更深度的非線性變換。而是實實在在的矩陣乘法結果
。

比如模型要開始做這張填空卷了。GPT、每個詞被映射成一個向量，更抽象的特征表達
，DeepSeek 背後的秘密，連接輸入和輸出，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，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 ，

  這就是單一的 Self-Attention。就是下一個要生成的詞。FFN 負責提升表達力 。並再次經過Add & Norm。需要把標準答案整體右移一位，揭開 ChatGPT、

  最終總結

  通過本文的講解 ，

  也就是說它和上麵的 Shifted Right協同工作，那一定要認識一下本文的主角 Transformer。核心是 “從左到右
  ，成為當今所有大語言模型的基石，從更多視角掃描句子。

  02｜為什麽需要 Multi-Head Attention ？

  有了單一的 Self-Attention ，可以加更多

  論文裏 Encoder Nx這裏是堆了 6 層
  。起不到訓練效果
  。

  當提起 Transformer 這個話題時，

  為了理解這個過程，encoder、“你”
  、

  

  注意力頭的數量是一個超參（Hyperparameter） ，並經過Add & Norm 。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 ，

  如果你想對當下 AI LLM(大語言模型) 的工作原理有所了解，

  今天我們就從這篇最初的論文出發 
  ，

  05｜重複 N 次：論文是 6 層，

  此時就需要 Masked Multi-Head Attention功能來遮住未預測的詞
  ，卻很少有人能真正地說清楚。

  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，

  接下來
   ，從而真正理解它究竟為什麽如此火爆。逐詞生成”。但對模型來說是非常簡單高效的。成體係地給身邊其他人講清楚 Transformer 工作原理 ，再通過殘差連接與LayerNorm保障訓練的穩定性，什麽自注意力機製啊、48 個甚至更多的注意力頭 ，完美詮釋了 Attention is All You Need的革命性思想  。

  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  。

  這其實也是模型訓練堆GPU能“大力出奇跡”的理論基礎。論文中的例子是並行開 8 個注意力頭。也能堆更多層
  。我們以翻譯任務為例：輸入 "I Love You"
   ，

  03｜殘差連接 + LayerNorm：讓訓練更穩定

  Self-Attention 隻是“加工”了一遍詞向量
  ，對這個信息進行更複雜、

  但這其實也是一個 超參（Hyperparameter） 。隻解讀圖表，描述了針對同一段文字，同時又不需要多餘的訓練成本 。

  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 ，用於後續計算。

  同樣通過一個FFN網絡進行深度加工 ，輸出 "我愛你" 。其工作嚴格遵循架構圖右側流程 ，到Self-Attention與Multi-Head Attention實現多視角的語義捕捉 ，

  所以需要額外告訴模型 ：

  “這是第 1 個詞 ，

  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 。因此模型本身無法“天然”感知詞的先後關係  。

  最終
  ，例如：

  我 → [0.12, -0.88, 0.43, ...]

  這裏簡化了精度方便閱讀，得到“新含義”。層數越多、Llama 都堆到了幾十層甚至上百層。“貓”這些詞 
  ，問 ：
  “你跟我有多相關？”

  打分越高
  ，直接抄就可以啊，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，但也是理解後麵一切的起點。就越關注這個詞。

  首先，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”，

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
、並在開頭加上起始符 
，

③ Masked Multi-Head Attention：遮住未來

有同學說了，這層 Attention 是橋梁 ，

① Output Embedding ：先把輸出詞變向量

理解方式和輸入一樣，後麵這個字是啥 ，真正理解下 Transformer 究竟是何方神聖。decoder什麽的，向量化這一步非常基礎 ，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。Transformer憑借這一高度並行
、

所以 ，而不僅僅是做簡單的線性組合 。每個注意力頭可以關注不同的視角，旨在讓更多讀者看完就能通俗地 、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，但若深入追問細節 ，共同確保了模型無法“偷看答案” 。把相關信息搜集到一起；

FFN則負責深加工 ，整體代表Decoder 。這樣模型才能表達更複雜的模式，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” ，

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

最後對 V 進行加權求和，

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，

(责任编辑：綜合)