別人吹懂 L的 T一文搞一年r看完能和

如果你想對當下 AI LLM(大語言模型) 的懂L的工作原理有所了解 ，成為當今所有大語言模型的看完基石，可擴展的别人對稱性設計（Encoder與Decoder層具有相似的核心結構），也就是吹年一組數字 ，

最終總結

通過本文的文搞講解，已經成為當下所有大模型的懂L的基礎。描述了針對同一段文字，看完“貓”這些詞，别人從更多視角掃描句子。吹年仿佛人人都可以講些相關名詞出來，文搞

② Shifted Right：防止模型“偷看答案”

在模型訓練階段 
，懂L的模型越大、看完兩個不同的别人注意力頭所展現出的各自關係
，論文中的吹年例子是並行開 8 個注意力頭
。因此模型本身無法“天然”感知詞的先後關係。而不僅僅是做簡單的線性組合。這層 Attention 是橋梁 ，

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 ，上麵向右移一位沒啥意義呀
，

但這其實也是一個 超參（Hyperparameter）。並最終經過Add & Norm後輸出給下一層或最終的預測模塊。

所以需要額外告訴模型 ：

“這是第 1 個詞，可能主要關注輸入的 "I"

生成 "愛" 時 ，

③ Masked Multi-Head Attention ：遮住未來

有同學說了，同時又不需要多餘的訓練成本 。

所以，

02｜為什麽需要 Multi-Head Attention  ？

有了單一的 Self-Attention  ，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”，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 ，但若深入追問細節 ，從而真正理解它究竟為什麽如此火爆
。但也是理解後麵一切的起點
。可以看到確實存在明顯區別：

這就是 Multi-Head Attention 的直觀體現 。用於後續計算 。

在Multi-Head Attention（即論文中的Encoder-Decoder Attention層）中“請教”Encoder的最終輸出
，Transformer憑借這一高度並行、

06｜Decoder 如何像人一樣“輸出”內容 ？

Decoder是模型的“寫作器” ，

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
，

接下來 ，

又暈了？其實通俗來講就是：Attention 負責找關係 ，

sin/cos 位置編碼乍一看有點數學味
，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 ，連接輸入和輸出 ，我們以翻譯任務為例：輸入 "I Love You" ，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。

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，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 ，

一般來講 ，

後來的 BERT
、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” ，但我們肯定還不能丟掉原始信息。DeepSeek 背後的秘密 ，48 個甚至更多的注意力頭，成體係地給身邊其他人講清楚 Transformer 工作原理，真正理解下 Transformer 究竟是何方神聖。

圖的左邊一側Input（輸入） ，

05｜重複 N 次：論文是 6 層，那一定要認識一下本文的主角 Transformer 。

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、decoder什麽的，而是實實在在的矩陣乘法結果 。最後由FFN進行深度非線性變換以增強特征表達 。

它像給每個位置貼上一段獨一無二的“節奏標簽”，

比如模型要開始做這張填空卷了
。

今天我們就從這篇最初的論文出發，更深度的非線性變換 。

這其實也是模型訓練堆GPU能“大力出奇跡”的理論基礎。需要把每個詞轉換成一個向量 ，向量化這一步非常基礎 ，

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，就是下一個要生成的詞 。輸出 "我愛你"。就越關注這個詞。隻解讀圖表 ，可能主要關注輸入的 "Love"

生成 "你" 時，

① Output Embedding：先把輸出詞變向量

理解方式和輸入一樣，理解力越強。encoder、並再次經過Add & Norm。例如：

我 → [0.12, -0.88, 0.43, ...]

這裏簡化了精度方便閱讀，隻能接受數字。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，

  ③ Q / K / V ：Self-Attention 的靈魂

  這是最讓人拍案叫絕的設計之一
  。整體代表Encoder；右邊一側Output（輸出）
  ，

  最後對 V 進行加權求和 ，

  此時就需要 Masked Multi-Head Attention功能來遮住未預測的詞，其工作嚴格遵循架構圖右側流程，每個詞被映射成一個向量，

  實際可以開12 個  、模型還是可以看到答案的一部分，後麵這個字是啥 ，並在開頭加上起始符 ，下麵我們就來一步步通俗理解下這張架構圖的深層含義。

  下圖是論文最後給出的一個簡單示例，旨在讓更多讀者看完就能通俗地 、起不到訓練效果。逐詞生成”。

  也就是說它和上麵的 Shifted Right協同工作，也能堆更多層。

  03｜殘差連接 + LayerNorm ：讓訓練更穩定

  Self-Attention 隻是“加工”了一遍詞向量 ，什麽自注意力機製啊、再通過殘差連接與LayerNorm保障訓練的穩定性
  ，FFN 負責提升表達力。

  為了理解這個過程 ，把相關信息搜集到一起；

  FFN則負責深加工 ，

  當提起 Transformer 這個話題時
  ，卻很少有人能真正地說清楚。

  同樣通過一個FFN網絡進行深度加工，讓每個詞清楚自己的“位置”。防止模型從未來抄答案。

  這就是單一的 Self-Attention。到Self-Attention與Multi-Head Attention實現多視角的語義捕捉，完美詮釋了 Attention is All You Need的革命性思想
  。需要參考 Encoder 的輸出。

  首先，Decoder的輸出經由Linear+Softmax層轉換為下一個詞的概率分布。讓 Transformer 能分辨詞的“位置” 
  ，並經過Add & Norm。對這個信息進行更複雜 、

  ① Input Embedding ：把詞變成數字向量

  模型不認識“我”、得到“新含義”。

  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。GPT、

  

  注意力頭的數量是一個超參（Hyperparameter），可以加更多

論文裏 Encoder Nx這裏是堆了 6 層。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，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，每個注意力頭可以關注不同的視角 ，

本文不討論公式，但對模型來說是非常簡單高效的。

04｜Feed Forward 網絡（FFN）：進一步加工語義

Attention層負責廣撒網 ，

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，Llama 都堆到了幾十層甚至上百層。更抽象的特征表達，直接抄就可以啊
，這是第 2 個詞……”

論文使用了 sin + cos 函數計算的位置編碼方式，這樣模型才能表達更複雜的模式，層數越多 、問
：
“你跟我有多相關？”

打分越高，需要把標準答案整體右移一位
，

最終，“你”、揭開 ChatGPT、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 。整體代表Decoder 。核心是 “從左到右，

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