Transformer_steps
【最终图解版】Transformer工作原理：一步一图
目标： 让模型理解一句话的深层含义，例如：“机器人爱吃苹果”。
🔀 起点：输入 (Input)
模型接收到的是一串词元（Tokens）。
[机器人][爱][吃][苹果]
1️⃣ 步骤一：创建“数字身份证” (Input Embedding + Positional Encoding)
模型不认识文字，只认识数字。所以，它会执行两项操作：
- 词嵌入 (Word Embedding): 将每个词元转换成一个包含其语义信息的向量（一长串数字）。
- 位置编码 (Positional Encoding): 因为Transformer同时处理所有词，它本身不知道词的顺序。因此，模型会为每个词的向量加上另一个代表其位置的“位置向量”。
图解:
[机器人] [爱] [吃] [苹果]
| | | |
▼ ▼ ▼ ▼
[Vec_机器人] [Vec_爱] [Vec_吃] [Vec_苹果] (<- 词嵌入)
-
+ + +
[Pos_1] [Pos_2] [Pos_3] [Pos_4] (<- 位置编码)
|| || || ||
▼ ▼ ▼ ▼
[X_1] [X_2] [X_3] [X_4] (<- 最终输入向量)
结果： 现在我们有了一组新的向量，每个向量 X 不仅知道“我是谁”（语义），还知道“我在哪”（位置）。
2️⃣ 步骤二：进入注意力模块 - 生成Q, K, V
输入向量 X 流入**多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）**模块。在这里，每个向量 X 都会被用来生成三份“克隆体”，分别扮演不同角色：
- Q (Query - 查询): 我要去问谁？（我的提问）
- K (Key - 键): 我有什么信息可供别人查询？（我的标签）
- V (Value - 值): 我实际代表什么？（我的内容）
图解: (以输入向量 X_2，即“爱”为例)
┌──> [Q_2] (Query)
|
[X_2] —├──> [K_2] (Key)
|
└──> [V_2] (Value)
注意：实际上，因为是“多头”，所以会同时生成多组Q, K, V（比如8组），这里为简化只画1组。
3️⃣ 步骤三：自注意力核心计算
这是信息融合的关键。我们以计算“爱”(X_2)的新向量为例。
3a. 计算相关性得分 (Score)
“爱”的 Query (Q_2) 会和所有词的 Key (K_1, K_2, K_3, K_4) 进行点积计算，以判断相关性。
3b. 归一化得分 (Softmax)
将原始得分转换为总和为1的百分比权重，代表“注意力”的分配。
图解:
Score_2,1 –┐
Score_2,2 –┤ ┌–> Weight_2,1 (例如 0.6)
Score_2,3 –│ Softmax │–> Weight_2,2 (例如 0.1)
Score_2,4 –┘ ├–> Weight_2,3 (例如 0.1)
└–> Weight_2,4 (例如 0.2)
3c. 加权融合信息 (Weighted Sum)
用得到的权重，去加权乘以所有词的 Value 向量，然后求和。
图解:
(Weight_2,1 * [V_1]) ──┐
(Weight_2,2 * [V_2]) ──┤
(Weight_2,3 * [V_3]) ──┤──> [Z_2] (全新的、富含上下文的“爱”向量)
(Weight_2,4 * [V_4]) ──┘
结果： 新向量 Z_2 已经不仅仅是“爱”了，它融合了“谁爱 (机器人)”和“爱什么 (吃苹果)”的语境信息。所有其他的词（Z_1, Z_3, Z_4）也经过了同样的过程。
4️⃣ 步骤四：残差连接 与 层归一化 (Add & Norm)
为了防止信息丢失并稳定训练，模型会执行一个关键的“收尾”工作。
- 残差连接 (Add): 将注意力模块的输入 (
X_2) 直接加到输出 (Z_2)上。 - 层归一化 (Norm): 对相加后的结果进行“标准化”，使其数值稳定，方便下一层处理。
图解:
原始输入 [X_2]
│
└─────┐
▼
注意力输出 [Z_2] ➕ [X_2] –> [结果向量] –> 📊 LayerNorm –> [注意力层最终输出]
5️⃣ 步骤五：前馈神经网络 (Feed-Forward Network)
注意力层的最终输出，还会经过一个“前馈神经网络”。这可以被理解为对融合了上下文的新信息进行一次“深度思考”和“内容提炼”。
图解:
[注意力层最终输出] –> 🧠 Feed-Forward Network –> [思考后的向量]
最后，这里也会重复一次“步骤四：残差连接与层归一化”的操作。
🏁 终点：输出 (Output)
经过以上所有步骤，我们就完成了一个完整的Transformer Block。从这个模块输出的向量，已经对原始句子有了非常深刻和丰富的理解。
这个输出可以被送入下一个一模一样的Transformer Block进行更深层次的提炼，也可以作为最终结果用于生成文本或进行分类。
