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雷达卡
Transformer 大语言模型（LLM）的核心基础
本课程系统讲解 Transformer 模型的基本原理与实现细节，涵盖：Transformer 简述、整体架构解析、各模块深入剖析，包括输入层、位置编码、多头注意力机制、前馈神经网络、编码器层、解码器层、输出层等内容。同时包含 PyTorch 2 中的内置实现方式，以及如何从零手写一个完整的 Transformer 模型。
一、什么是 Transformer？
Transformer 是一种
完全基于自注意力机制的深度神经网络结构
，由 Vaswani 等人在 2017 年发表的论文《Attention is All You Need》中首次提出。该模型彻底摒弃了传统的循环结构（如 RNN）和卷积结构（如 CNN），转而依赖自注意力机制来处理序列数据，在自然语言处理及其他 AI 领域引发了革命性变革，并成为当前大语言模型（LLM）的技术基石。
二、为何需要 Transformer？—— 背景与动机
在 Transformer 出现之前，主流的序列建模方法主要依赖于
RNN（循环神经网络）及其衍生结构（如 LSTM 和 GRU）
。然而，这类模型存在两个显著缺陷：
- 顺序依赖计算：RNN 必须按时间步逐个处理序列元素，无法并行化操作，导致训练效率低下。
- 长距离依赖难以捕捉：当输入序列较长时，早期信息在传递过程中容易衰减或丢失，影响模型对全局上下文的理解能力。
Transformer 的设计初衷正是为了
突破 RNN 架构的上述局限性
，通过引入全新的注意力机制，实现更高效、更强的序列建模能力。
三、核心创新：自注意力机制
Transformer 最具颠覆性的技术突破在于
自注意力机制（Self-Attention Mechanism）
。这一机制允许序列中的每一个元素直接与其他所有元素进行交互，从而动态地捕获它们之间的语义关联。
形象类比：
- RNN 类似于一个人逐字阅读文本，读到后面可能已遗忘开头内容；
- 而 Transformer 则像是将整段文字
- 平铺展示在眼前
- ，可以随时查看任意位置的词语，并评估其与当前词的相关程度。
自注意力的作用体现在：
- 为序列中每个位置计算其与所有其他位置的“相关性得分”；
- 根据这些权重，有选择性地聚合上下文信息，生成富含全局语义的新表示。
例如，在句子“
The animal didn't cross the street because it was too tired”中，模型能够自动识别出“
it”应更多关注“
animal”，而非无关紧要的“
street”。
四、整体架构：编码器-解码器框架
Transformer 采用经典的编码器-解码器结构，但其内部完全由自注意力模块和前馈网络构成，不再使用任何循环或卷积单元。
1. 编码器（Encoder）
功能：负责对输入序列进行深度理解与特征编码。
结构：由 N 层（原始论文中 N=6）相同结构的子层堆叠而成。
每一层包含以下关键组件：
- 多头自注意力层：使每个位置能够关注整个输入序列的所有部分，增强上下文感知能力；
- 前馈神经网络层：独立地对每个位置的表示进行非线性变换；
- 残差连接 + 层归一化：应用于每个子层输出，有助于梯度传播，提升训练稳定性，支持构建更深网络。
2. 解码器（Decoder）
功能：依据编码器输出及已生成的历史结果，逐步预测目标序列。
结构：同样由 N 层（N=6）相同模块堆叠组成。
每层包含三个核心模块：
- 掩码多头自注意力层：确保在训练过程中不会“泄露”未来信息，仅允许关注当前及之前的位置；
- 交叉注意力层：连接编码器与解码器的关键桥梁，使得解码器每个位置可聚焦于
- 编码器输出的所有位置
- ，实现源-目标间的信息对齐；
- 前馈神经网络层：与编码器一致，执行局部非线性映射；
- 残差连接与层归一化：贯穿各子层，保障训练过程稳定。
3. 其他重要组件
位置编码（Positional Encoding）
由于模型本身不具备顺序感知能力（无循环/卷积），必须显式加入位置信息。位置编码通过一组特定向量注入词嵌入中，使模型能够识别词语在序列中的相对或绝对位置。
线性层 + Softmax
位于解码器末端，用于将最终隐藏状态映射为词汇表上的概率分布，表示下一个词是各个候选词的可能性。
五、Transformer 的主要优势
- 高度并行化能力：自注意力机制支持对整个序列同时运算，极大提升了 GPU 利用率和训练速度，远超传统 RNN。
- 优异的长程依赖建模能力：无论两个词相距多远，均可通过注意力直接建立联系，有效保留长期上下文信息。
- 卓越性能表现：在机器翻译、文本生成、问答等多种 NLP 任务上均取得领先效果。
- 良好的可扩展性：架构简洁且易于堆叠，为后续发展出 GPT、BERT 等大规模预训练模型提供了坚实基础。
六、Transformer 的演进与发展
随着研究深入，众多基于 Transformer 的改进模型相继涌现，并在不同场景下展现出强大能力。其中最具代表性的变体包括：
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
仅使用编码器部分的 Transformer 结构，专注于双向上下文建模，广泛应用于文本理解类任务，如情感分析、命名实体识别、句子相似度判断等。
在自然语言处理和计算机视觉领域，多种基于 Transformer 架构的模型取得了显著进展。其中，T5（Text-to-Text Transfer Transformer）通过将各类任务统一转化为文本到文本的生成形式，在多种 NLP 任务中展现出强大的适应性和性能表现。
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种仅采用解码器结构的 Transformer 模型，专注于文本生成任务，在生成式应用场景中表现出色。
与此同时，Vision Transformer（ViT）则成功地将原本用于序列建模的 Transformer 结构引入计算机视觉领域，通过对图像进行分块处理并输入 Transformer 编码器，实现了与传统卷积神经网络（CNN）相媲美的效果，拓展了 Transformer 的应用边界。
京公网安备 11010802022788号
