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福田网站建设 信科网络,江西南昌小程序开发,网站开发用几种字体,推广引流话术Transformer的工作原理Transformer 是一种“完全基于注意力机制#xff08;Attention Mechanism#xff09;”的深度学习模型架构#xff0c;由 Google 在 2017 年的论文 《Attention Is All You Need》 中首次提出。它彻底改变了自然语言处理#xff08;NLP#xff09;领…Transformer的工作原理Transformer 是一种“完全基于注意力机制Attention Mechanism”的深度学习模型架构由 Google 在 2017 年的论文《Attention Is All You Need》中首次提出。它彻底改变了自然语言处理NLP领域并成为大语言模型如 GPT、BERT、LLaMA 等的基础。一、核心思想用“注意力”替代“循环/卷积”在 Transformer 之前主流序列模型如 RNN、LSTM依赖顺序处理难以并行化训练慢而 CNN 虽可并行但对长距离依赖建模能力弱。Transformer的突破抛弃 RNN/CNN仅用“自注意力Self-Attention前馈网络”构建模型实现高度并行化训练快全局依赖建模任意两个词可直接交互二、整体架构Encoder-Decoder结构Transformer 由两部分组成[Input] → [Encoder Stack] → [Decoder Stack] → [Output]Encoder将输入序列如句子编码为富含语义的向量表示Decoder根据 Encoder 输出和已生成的部分输出逐步预测下一个词用于翻译、生成等任务。注像 BERT 只用 EncoderGPT 只用 Decoder。三、核心组件详解1.输入表示Input Embedding Positional EncodingToken Embedding每个词映射为固定维度向量如 512 维。Positional Encoding位置编码因为 Transformer 没有顺序信息需显式加入位置信息。使用正弦/余弦函数生成不同频率的位置向量与词向量相加其中 pos 是位置i 是维度索引d 是向量维度。2.多头自注意力机制Multi-Head Self-Attention这是 Transformer 的核心创新。步骤对每个输入向量线性变换出三个向量Query (Q)当前词的“查询”向量Key (K)其他词的“键”向量Value (V)其他词的“值”向量计算注意力权重四、Decoder的特殊设计Masked Self-AttentionDecoder 在训练时需防止“偷看未来词”因此Masked Multi-Head Attention在计算注意力时将未来位置的权重设为 -inf经 softmax 后为 0确保第 t 步只能看到 1 到 t 的词。Encoder-Decoder AttentionDecoder 还会 attend 到 Encoder 的输出K, V 来自 EncoderQ 来自 Decoder实现跨序列对齐如翻译中“apple”对应“苹果”。五、训练与推理训练给定目标序列如翻译结果用 Teacher Forcing 方式并行计算所有位置损失推理自回归生成逐个 token 预测因不能提前知道未来词。六、为什么 Transformer如此成功优势说明✅并行化无RNN依赖GPU利用率高✅长程依赖任意两词可直接交互RNN需O(n)步✅可扩展性强易堆叠层数、扩大参数支撑大模型✅通用架构不仅用于NLP还用于CVViT、语音、蛋白质结构预测等七、图解简化流程以 Encoder为例Input Words → [Embedding Pos Enc]↓[Multi-Head Self-Attention] → Add Norm↓[Feed-Forward Network] → Add Norm↓(Repeat N times, e.g., 6)↓Context-Aware Representations总结Transformer的本质通过自注意力机制动态计算每个词在上下文中的重要性权重从而构建全局语义表示无需递归、无需卷积实现高效、强大的序列建模。如今几乎所有主流 AI 大模型包括你正在使用的这个语言模型都建立在 Transformer 架构之上。