从零理解 Transformer：为什么“注意力”改变了AI？
人类如何处理信息？—— 从直觉理解“注意力”
假设你读这句话：“那只猫坐在垫子上，因为它很柔软。”
你会自然关注：
- “它” 指代的是 “垫子”（而不是猫）
- “柔软” 是垫子的属性
关键直觉：人类在处理信息时，会动态关注不同部分的关联性。这正是 Transformer 的核心思想！
传统模型的缺陷：RNN 为什么不够好？
RNN 的工作原理
传统模型（如RNN）像一条“传送带”，逐个单词处理： 句子：The → cat → sat → on → the → mat 处理：RNN逐步更新隐藏状态，最后输出结果
问题：
- 处理到句尾时，可能已经忘记句首的信息
- 无法并行计算（必须按顺序处理）
长距离依赖问题
例子：翻译 “The animal didn’t cross the street because it was too tired”
- RNN 可能混淆 “it” 指代的是 “animal” 还是 “street”
- 而人类能直接通过注意力找到关联
Transformer 的核心创新：自注意力机制
自注意力如何工作？
想象你在阅读句子**“猫坐在垫子上”**时，大脑会本能地：
1️⃣ 提取核心对象（“猫"是主体）
2️⃣ 关联动作描述（“坐"定义状态）
3️⃣ 忽略次要成分（“上"仅表方位）
🛠️ 自注意力工作流程分解（以"猫"为例）
步骤1：构建"问题-答案"映射系统
每个词语生成三组向量：
| 向量类型 | 类比意义 | 实例说明 |
|---|---|---|
| Query | “我想知道什么？” | “猫"需要知道自己的状态特征 |
| Key | “我能回答什么？” | “坐"能提供动作信息 |
| Value | “我的完整语义是什么？” | “垫子"包含物体属性信息 |
步骤2：建立语义关联度矩阵
通过点积计算"猫"与其他词语的关联强度：
$$ \text{相似度}(Q_{\text{猫}}, K_{\text{坐}}) = \frac{Q_{\text{猫}} \cdot K_{\text{坐}}^T}{\sqrt{d_k}} $$注意力权重分布
步骤3：信息融合与特征增强
加权聚合各词语的Value信息：
$$ \text{新表示}_{猫} = 0.6 \times V_{猫} + 0.3 \times V_{坐} + 0.1 \times V_{垫子} $$此时"猫"的表示包含：
自身物种特征（60%）
坐姿状态信息（30%）
所处环境线索（10%）
为什么要“多头”注意力？—— 分工合作
- 头1：关注“猫”和“坐”的动作关系
- 头2：关注“垫子”和“上”的位置关系
- 头3：捕捉其他语法特征
这样，每个头都能聚焦不同的信息，提高模型的表达能力。
如何实现“多头”注意力？—— 矩阵运算
- 矩阵乘法：计算注意力权重
- 点积：衡量相似度
- Softmax：归一化权重
Transformer 的完整架构
两大核心模块
编码器（理解输入） 解码器（生成输出）
↓ ↓
[自注意力 + 前馈网络] [自注意力 + 交叉注意力 + 前馈网络]
编码器详解
- 输入嵌入：将单词转换为向量
- 例：“猫” → [0.2, 1.3, -0.5, …]
- 位置编码：添加位置信息（否则模型不知道单词顺序）
- 类似给每个词加“页码”：位置1 → 正弦波，位置2 → 不同正弦波…
- 自注意力层：计算词与词之间的关系
- 前馈网络：对每个词独立做非线性变换
解码器如何工作？
- 输入：已生成的部分结果（例如“猫 坐在”）
- 掩码自注意力：防止偷看未来信息（只能看已生成的词）
- 交叉注意力：连接编码器的输出（知道原文信息）
- 预测下一个词：输出概率分布（例如“垫子”的概率最高）
为什么 Transformer 如此强大？
三大优势
| 优势 | 说明 | 类比 |
|---|---|---|
| 并行计算 | 同时处理所有单词，速度极快 | 多人协同工作 |
| 全局视野 | 任意两个词可直接交互，无论距离多远 | 直接查阅全书任意章节 |
| 灵活扩展 | 通过堆叠更多层提升性能 | 增加专家团队规模 |
实际影响
- BERT：理解语言含义的模型（用于搜索引擎、问答系统）
- GPT：生成文本的模型（用于写作助手、聊天机器人）
- DALL·E：生成图像的模型也借鉴了注意力机制
关键数学公式
自注意力公式
$$ \text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\dfrac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V $$Q（查询）：当前关注的焦点K（键）：其他词的身份标识V（值）：实际携带的信息d_k：缩放因子，防止数值过大
位置编码公式
$$ PE_{(pos,2i)} = \sin\left(pos/10000^{2i/d}\right) \\ PE_{(pos,2i+1)} = \cos\left(pos/10000^{2i/d}\right) $$- 通过正弦波组合，让模型感知位置差异
多头注意力公式
$$ \text{MultiHead}(Q, K, V) = \text{Concat}\left(\text{head}_1, \dots, \text{head}_h\right)W^O $$- 多个头并行计算，最后合并结果
前馈网络公式
$$ \text{FFN}(x) = \text{max}(0, xW_1 + b_1)W_2 + b_2 $$- 两层线性变换，增加非线性表达能力
损失函数公式
$$ \text{Loss} = -\sum_{i=1}^{N}\log p(y_i|x) $$- 交叉熵损失，用于训练模型
梯度下降公式
$$ \theta_{t+1} = \theta_t - \alpha \nabla_{\theta} \text{Loss} $$- 反向传播更新模型参数
总结：为什么“注意力”就够了？
- 传统方法：依赖复杂的循环结构，像用望远镜逐字查看
- Transformer：用注意力机制直接建立全局联系，像展开整本书同时阅读