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Embedding把词变成数字向量模型不认识“我”、“你”、“猫”这些词只能接受数字。所以需要把每个词转换成一个向量也就是一组数字例如我 → [0.12, -0.88, 0.43, …]这里简化了精度方便阅读向量化这一步非常基础但也是理解后面一切的起点。② Positional Encoding给模型装上“位置感”Transformer 没有像传统 RNN 那样按顺序逐词处理输入因此模型本身无法“天然”感知词的先后关系。所以需要额外告诉模型“这是第 1 个词这是第 2 个词……”论文使用了 sin cos 函数计算的位置编码方式让每个词清楚自己的“位置”。sin/cos 位置编码乍一看有点数学味但对模型来说是非常简单高效的。它像给每个位置贴上一段独一无二的“节奏标签”让 Transformer 能分辨词的“位置”同时又不需要多余的训练成本。③ Q / K / VSelf-Attention 的灵魂这是最让人拍案叫绝的设计之一。句子中的每个词都会生成 3 个向量QQuery我想找什么KKey我是谁我有什么特征VValue我的实际含义是什么它们不是概念而是实实在在的矩阵乘法结果。接下来句子里的每个词都会拿着自己的 Q 到其他词的 K 那里去“打分”问“你跟我有多相关”打分越高就越关注这个词。最后对 V 进行加权求和得到“新含义”。这就是单一的 Self-Attention。02为什么需要 Multi-Head Attention有了单一的 Self-Attention为啥又需要 Multi-Head Attention 呢因为我们需要从多个角度来理解自然语言。注意力头的数量是一个超参Hyperparameter每个注意力头可以关注不同的视角例如有些头专注于主谓关系有些头捕捉代词指代有些头看句子情感有些头看名词短语边界有些头看长距离依赖有些头捕捉句法树结构…Transformer 不是只看一个角度论文中的例子是并行开 8 个注意力头。实际可以开12 个、48 个甚至更多的注意力头从更多视角扫描句子。下图是论文最后给出的一个简单示例描述了针对同一段文字两个不同的注意力头所展现出的各自关系可以看到确实存在明显区别这就是 Multi-Head Attention 的直观体现。03残差连接 LayerNorm让训练更稳定Self-Attention 只是“加工”了一遍词向量但我们肯定还不能丢掉原始信息。于是原始输入 注意力结果 → 做 LayerNorm 归一化对应架构图中 Add Norm这个残差结构让训练稳定得多也能堆更多层。04Feed Forward 网络FFN进一步加工语义Attention层负责广撒网把相关信息搜集到一起FFN则负责深加工对这个信息进行更复杂、更深度的非线性变换。又晕了其实通俗来讲就是Attention 负责找关系FFN 负责提升表达力。论文中描述FFN的关键内容参考如下简单理解它就是一个非常朴素的两层全连接网络Linear → ReLU → LinearFFN 的结果是让每个 token 得到更丰富、更抽象的特征表达这样模型才能表达更复杂的模式而不仅仅是做简单的线性组合。05重复 N 次论文是 6 层可以加更多论文里 EncoderNx这里是堆了 6 层。但这其实也是一个 超参Hyperparameter。后来的 BERT、GPT、Llama 都堆到了几十层甚至上百层。一般来讲层数越多、模型越大、理解力越强。这其实也是模型训练堆GPU能“大力出奇迹”的理论基础。06Decoder 如何像人一样“输出”内容Decoder是模型的“写作器”其工作严格遵循架构图右侧流程核心是 “从左到右逐词生成”。为了理解这个过程我们以翻译任务为例输入 “I Love You”输出 “我爱你”。① Output Embedding先把输出词变向量理解方式和输入一样每个词被映射成一个向量用于后续计算。② Shifted Right防止模型“偷看答案”在模型训练阶段需要把标准答案整体右移一位并在开头加上起始符 相当于给模型做一个填空题题目: start 我 爱此时模型看到的是start 我 爱也就是右移一格。③ Masked Multi-Head Attention遮住未来有同学说了上面向右移一位没啥意义呀模型还是可以看到答案的一部分直接抄就可以啊起不到训练效果。此时就需要Masked Multi-Head Attention功能来遮住未预测的词防止模型从未来抄答案。也就是说它和上面的Shifted Right协同工作共同确保了模型无法“偷看答案”。比如模型要开始做这张填空卷了。它需要依次填出三个空第一个空题目是 start ______第二个空题目是 start 我 ______第三个空题目是 start 我 爱 ______④ Multi-Head Attention- “请教Encoder”Decoder 在生成新词时需要参考 Encoder 的输出。这层 Attention 是桥梁连接输入和输出让 Decoder 可以“请教 Encoder”“你生成的词和输入序列的哪些部分相关”例如翻译 “I Love You”生成 “我” 时可能主要关注输入的 “I”生成 “爱” 时可能主要关注输入的 “Love”生成 “你” 时可能主要关注输入的 “You”⑤ Linear Softmax得到下一个词的概率比如已经生成了“我爱”后面这个字是啥会有类似这样的一组概率你71%他16%它11%其它2%选概率最高的就是下一个要生成的词。最终总结通过本文的讲解我们一步步拆解了Transformer的核心机制从词向量化与位置编码奠定基础到Self-Attention与Multi-Head Attention实现多视角的语义捕捉再通过残差连接与LayerNorm保障训练的稳定性最后由FFN进行深度非线性变换以增强特征表达。Encoder通过堆叠N个相同的层来逐步深化对输入的理解Decoder的每个层则严格遵循一个更复杂的处理流程在Masked Multi-Head Attention中确保生成时不会“偷看”未来并经过Add Norm。在Multi-Head Attention即论文中的Encoder-Decoder Attention层中“请教”Encoder的最终输出并再次经过Add Norm。同样通过一个FFN网络进行深度加工并最终经过Add Norm后输出给下一层或最终的预测模块。最终Decoder的输出经由LinearSoftmax层转换为下一个词的概率分布。Transformer凭借这一高度并行、可扩展的对称性设计Encoder与Decoder层具有相似的核心结构成为当今所有大语言模型的基石完美诠释了Attention is All You Need的革命性思想。AI时代未来的就业机会在哪里答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。掌握大模型技能就是把握高薪未来。那么普通人如何抓住大模型风口AI技术的普及对个人能力提出了新的要求在AI时代持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人都需要不断更新知识体系提升与AI协作的能力以适应不断变化的工作环境。因此这里给大家整理了一份《2025最新大模型全套学习资源》包括2025最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题等带你从零基础入门到精通快速掌握大模型技术由于篇幅有限有需要的小伙伴可以扫码获取1. 成长路线图学习规划要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。5. 大模型行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。6. 大模型面试题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我们将提供精心整理的大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。为什么大家都在学AI大模型随着AI技术的发展企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。企业对人才的需求从“单一技术”转向 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