Transformer架构如何工作？

一、自注意力机制：让每个词都建立"社交网络"

想象一下，在一个句子里，每个词都像参加派对的人。传统方法只能让每个人跟相邻的人交流，而自注意力机制让每个词都能跟句子里的所有其他词直接对话。

比如在"苹果公司发布了新款手机"这句话中，"苹果"需要同时关注"公司"和"手机"才能准确理解其含义。这种全局视野让模型真正理解了词语之间的深层关系，不再像过去那样只能看到局部信息。

二、编码器-解码器分工：像翻译团队般默契配合

Transformer采用分工明确的流水线工作方式：

• 编码器：像经验丰富的读者，仔细阅读输入文本，理解每个词的含义和它们之间的关系，生成一份"深度理解报告"
• 解码器：像专业的作家，根据这份报告，用目标语言重新组织表达，确保意思准确传达

这种分工让模型在翻译、摘要生成等任务中表现出色，因为它真正理解了原文的含义，而不是简单地进行词语替换。

三、位置编码：给词语加上"座位表"

由于自注意力机制让所有词都能直接交流，模型需要知道每个词在句子中的位置。这就好比虽然派对上大家都能自由交谈，但还是要按照座位表来安排位置。

位置编码就像给每个词发了一个"座位号"，通过独特的编码方式告诉模型："我是在句子的第一个位置"、"我是在第三个位置"。这样模型既能全局理解，又不会丢失词语的顺序信息。

四、前馈神经网络：每个词的"独立思考时间"

在完成集体交流后，每个词还需要进行独立思考。前馈神经网络就是这个独立思考的过程：

• 对每个词的特征进行深度加工
• 提炼出更抽象、更有用的信息
• 为下一轮的集体讨论做好准备

这个过程让模型能够学习到更复杂的语言模式，就像学生在集体讨论后还需要自己消化吸收一样。

五、残差连接与层归一化：确保学习过程稳定高效

想象在建造高楼时，每建一层都要确保基础牢固。Transformer通过两个关键技术保证训练稳定性：

• 残差连接：像给每层楼都加了安全绳，防止信息在传递过程中丢失
• 层归一化：像质量检查员，确保每层输出的数值都在合理范围内

这两项技术让模型能够训练得更深、更稳定，避免了传统深度网络训练中的各种问题。