在大型语言模型（LLM）飞速发展的今天，其强大的智能来源很大程度上可以追溯到其基础架构——Transformer。本文将以一个翻译案例为线索，深入浅出地解析Transformer的工作原理与核心构造，涵盖分词、嵌入、位置编码，并重点剖析注意力机制等核心组件，最后介绍当前主流旗舰模型采用的混合专家（MoE）等前沿架构设计。
为了更直观地理解，我们将结合一个具体案例，看看Transformer模型是如何将“Transformer is powerful.”翻译成“Transformer很强大。”的。这个过程将帮助我们解答几个核心问题：机器如何理解文字？如何理解文字顺序？又如何理解词与词之间的关联关系？
LLM架构解析
2017年提出的Transformer架构是现代深度学习模型的基石。其核心架构图展示了其基本思想，而核心创新在于自注意力机制。
当前主流的LLM（如GPT系列）多采用Decoder-only的Transformer架构。它由多个相同的层堆叠而成，每一层通常包含一个带掩码的多头自注意力层和一个前馈神经网络（FFN）。这种设计允许模型并行处理序列，极大地提升了训练效率。
在构建和训练这样一个模型时，数据、模型、训练三个环节缺一不可。数据的处理尤为关键，它决定了模型能从“原材料”中提取多少有效信息。理解数据处理，特别是文本的表示方式，是深入理解Transformer的第一步。
Token数据流示例
以翻译“Transformer is powerful.”到“Transformer很强大。”为例，当解码器已经生成“Transformer很”并准备预测下一个词“强”时，数据在模型内部的流转过程如下：
- 生成查询（Q）向量：已生成的序列“Transformer 很”经过解码器处理，生成一个代表当前状态的查询向量 Q_decoder。
- 提供键值（K， V）向量：编码器已为英文句子生成完整的键（K）和值（V）向量矩阵。
- 计算注意力权重：模型计算 Q_decoder 与所有英文词K向量的点积，得到注意力分数，再经Softmax归一化为权重。理想情况下，对应“powerful”的权重会非常高。
- 加权求和生成上下文向量：用该权重对所有英文词的V向量进行加权求和，得到一个主要包含“powerful”信息的上下文向量，用于最终预测“强”。
至此，我们走完了Transformer单层处理的核心流程。接下来，让我们拆解其中的每一个关键“零件”。
分词（Tokenization）
分词是将连续文本切割成模型能处理的基本单元（Token）的过程。例如，“Transformer is powerful.” 可能被分词为 [“Transformer”, “ is”, “ powerful”, “.”]。
一种直观的理解是，分词为模型建立了一本“字典”的目录。模型的预测过程，可以看作是根据上下文，在这本字典中寻找最相关的下一个词。
当然，如果只是随机查找，模型将无法产出有意义的文本。我们通过后续的词嵌入、位置编码、注意力机制以及海量数据的训练，让这种“查找”变得有规律、有逻辑。
嵌入（Embedding）
分词得到了离散的Token，但神经网络无法直接处理离散符号。词嵌入（Word Embedding）的任务就是将每个Token映射为一个连续的、稠密的向量，这个向量在高维空间中表征了该Token的语义。
可以将其类比为字典：分词是目录索引，而词嵌入是每个词的详细释义。向量维度越高，能编码的语义信息就越丰富，但计算代价也越大。例如，GPT-3的嵌入维度高达12288。
词嵌入的过程本质上是查表操作。下图展示了一个3个Token、48维的嵌入过程：
嵌入技术不仅限于文本，图像、音频等多模态数据也可以通过类似的“嵌入层”或预训练模型转换为向量表示，这是实现多模态大模型的基础。例如，OpenAI的CLIP模型就成功地将文本和图像嵌入到同一个向量空间。在更广泛的人工智能应用场景中，嵌入是实现数据“可计算”的关键第一步。
位置编码（Positional Encoding）
Transformer的并行处理能力使其无法像RNN那样天然感知序列顺序。位置编码的引入就是为了解决这个问题。它为序列中的每个位置生成一个唯一的、与词嵌入同维度的向量，然后与词嵌入向量相加，从而让模型知晓“狗咬人”和“人咬狗”的区别。
位置编码分为绝对位置编码和相对位置编码两大类，设计上需要能处理可变长度序列。添加了位置信息后，输入数据便可以送入注意力层进行计算。
注意力机制
编码器（Encoder）或解码器中的自注意力层是Transformer的“智慧”核心。它允许序列中的任意一个Token直接与所有其他Token进行交互，从而捕捉长距离依赖关系。
为什么需要注意力？ 想象在预测下一个词时，模型需要知道当前上下文里哪些词是重要的参考。注意力机制就像是一个动态的、可学习的“聚焦”过程。
自注意力原理：对于输入序列中的每个元素，自注意力机制会计算一个上下文向量。该向量是序列中所有元素向量值的加权和，权重由当前元素与其他元素的相关性（通过点积计算并归一化）决定。
从RNN到自注意力：传统的RNN编码器需要将整个序列压缩成一个固定向量，容易丢失长程信息。而Transformer的自注意力机制允许解码器（或编码器自身）平等地访问序列中所有位置的信息，并通过权重分配来区分重要性。
缩放点积注意力：这是自注意力的标准形式。“点积”用于计算相关性；“缩放”（除以向量维度的平方根）是为了防止点积结果过大导致Softmax梯度消失；“归一化”（Softmax）则是为了得到和为1的注意力权重。
Q， K， V的由来：这个概念借鉴自信息检索。模型为每个输入Token生成三组向量：
- 查询（Query）：当前Token发出的“询问”。
- 键（Key）：每个Token的“标识”，用于匹配查询。
- 值（Value）：每个Token的“实际内容”。
注意力过程即：用Q去匹配所有K，得到权重，然后用权重对V进行加权求和，得到输出。引入可训练的权重矩阵W_q， W_k， W_v来生成Q， K， V，使得模型能够从数据中学习如何更好地计算注意力。
因果注意力：在语言生成任务中，解码器必须避免“看到未来信息”。因果注意力（或掩码注意力）通过遮盖当前Token之后的所有位置来实现这一点，确保预测只能基于已生成的历史序列。
多头注意力：单一注意力机制可能只关注一种模式。多头注意力并行运行多个独立的注意力“头”，每个头可以学习关注不同方面的信息（例如，一个头关注语法，另一个头关注语义），最后将结果合并，使模型具有更强大的表示能力。
下图展示了一个注意力头数为3的计算过程分解：
FFN/MLP（前馈神经网络）
在注意力层之后，Transformer层通常包含一个前馈神经网络（FFN），也称为多层感知机（MLP）。它是一个简单的全连接网络，通常包含两个线性变换和一个非线性激活函数（如GELU）。
FFN的作用是对注意力层的输出进行进一步的非线性变换和特征提取，增强模型的表达能力。计算过程通常为：FFN(x) = W_2 · GELU(W_1 · x + b_1) + b_2。
一个完整的Transformer模型由多个上述的层（注意力+FFN）堆叠而成。深层网络可以学习更抽象、更复杂的特征。较低层可能学习语法和局部依赖，较高层则可能捕捉更高级的语义和全局关系。
每一层处理完毕后，数据会传递到下一层，经过层层抽象，最终由输出层映射为词汇表上的概率分布，从而预测出下一个Token。
案例讲解：逐步生成翻译
现在，让我们模拟解码器自回归地生成“Transformer很强大。”的全过程：
- 输入：
<START>。模型结合编码器输出，预测第一个词为“Transformer”。
- 输入：
<START> Transformer。模型处理已生成部分，并通过注意力关注源句，决定将“is”译为程度副词“很”。
- 输入：
<START> Transformer 很。模型注意力高度集中于“powerful”，并开始翻译，首先生成“强”。
- 输入：
<START> Transformer 很 强。模型继续处理，完成“强大”的翻译，生成“大”。
- 输入：
<START> Transformer 很 强 大。模型识别句子结束，生成中文句号“。”。
整个过程可以通过注意力权重热图可视化，清晰展示源语言与目标语言词之间的对齐关系。
当前开源旗舰LLM架构
进入2025年，开源大模型生态蓬勃发展，版本迭代与架构创新速度惊人。
尽管创新不断，当前顶尖的LLM架构主体仍是基于Decoder-only Transformer进行优化。主要的演进体现在以下几个方面：
1. 混合专家（MoE）架构的普及
为了在控制计算成本的前提下扩展模型参数，MoE架构被广泛应用。如DeepSeek-V3，它用一组专家（如256个）替代传统的FFN，每次推理只激活少数几个（如9个），实现了“参数大而计算量小”的效果。
2. 注意力机制的优化
为了提升长上下文处理效率并降低KV缓存开销，出现了如分组查询注意力（GQA）、滑动窗口注意力等变体。DeepSeek-R1则采用了多头潜在注意力（MLA），将KV投影到低维空间缓存，节省内存。
3. 归一化等细节调整
如OLMo 2采用的QK-Norm（在注意力计算中对Q和K进行归一化），Gemma 3结合Pre-Norm和Post-Norm的尝试等，这些调整旨在稳定训练并提升模型性能。
4. 超越Transformer的探索
除了Transformer的自我革新，也有研究探索其他基础架构，如基于状态空间模型（SSM）的Mamba。一些模型（如腾讯混元）开始尝试 Transformer-Mamba混合架构，旨在结合二者的优势。
理解这些底层原理和架构演进，对于我们在实际中选择合适的模型、设计高效的AI应用系统至关重要。无论是进行Python编程实现模型训练，还是构建基于向量检索的RAG应用，扎实的理论基础都能帮助我们做出更优的决策。
总结
纷繁复杂的LLM应用形态（如提示工程、RAG、Agent框架）其本质常常是为了弥补模型当前能力的不足。随着模型本身能力的飞速进化，一些应用模式可能会简化甚至改变。
因此，模型能力是根本，应用形态是上层建筑。深入理解Transformer等核心模型的原理，知其长短优劣，才能更好地驾驭AI技术，洞悉其未来发展方向。当我们掌握了从注意力机制到MoE混合架构的设计精髓，便能在快速迭代的人工智能浪潮中，更从容地构建面向未来的智能应用。
发表于 3 天前
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