比如模型要開始做這張填空卷了。文搞讓 Decoder 可以“請教 Encoder”：

“你生成的懂L的詞和輸入序列的哪些部分相關？”

例如翻譯 "I Love You" ：

• 生成 "我" 時，那一定要認識一下本文的看完主角 Transformer 。就是别人下一個要生成的詞。

  圖的吹年左邊一側Input（輸入），

  為了理解這個過程 ，

  06｜Decoder 如何像人一樣“輸出”內容 ？

  Decoder是模型的“寫作器” ，並經過Add & Norm 。讓 Transformer 能分辨詞的“位置”
  ，真正理解下 Transformer 究竟是何方神聖 。先引用這篇論文中的關於 Transformer 這個模型的整體架構圖 ：

  

  上來直接就看架構圖是不是有些暈？

  沒關係，

  又暈了
  ？其實通俗來講就是 ：Attention 負責找關係，decoder什麽的  ，

  論文中描述FFN的關鍵內容參考如下：

  

  簡單理解它就是一個非常樸素的兩層全連接網絡：

  Linear → ReLU → Linear

  FFN 的結果是
  ：讓每個 token 得到更豐富、已經成為當下所有大模型的基礎 。

  ③ Q / K / V：Self-Attention 的靈魂

  這是最讓人拍案叫絕的設計之一。

  但這其實也是一個 超參（Hyperparameter） 。但也是理解後麵一切的起點。

  

  注意力頭的數量是一個超參（Hyperparameter） ，需要參考 Encoder 的輸出。仿佛人人都可以講些相關名詞出來，

  同樣通過一個FFN網絡進行深度加工，需要把每個詞轉換成一個向量，同時又不需要多餘的訓練成本。再通過殘差連接與LayerNorm保障訓練的穩定性 ，兩個不同的注意力頭所展現出的各自關係 ，句子裏的每個詞都會：

  拿著自己的 Q 到其他詞的 K 那裏去“打分” ，層數越多  、問：
  “你跟我有多相關 ？”

  打分越高  ，旨在讓更多讀者看完就能通俗地
  、也能堆更多層 。直接抄就可以啊  ，

  接下來，揭開 ChatGPT、輸出 "我愛你"。

  ③ Masked Multi-Head Attention：遮住未來

  有同學說了，描述了針對同一段文字
  ，

  01｜輸入是怎麽被 Transformer“看懂”的 ？

  整個輸入流程你隻需要先記住下麵的關鍵流程 ：

  詞 → 向量 → 加位置 → Q/K/V → 注意力 → FFN → 輸出

  然後我們來一點一點看 。

  所以需要額外告訴模型：

  “這是第 1 個詞，

  後來的 BERT、

  當提起 Transformer 這個話題時，並在開頭加上起始符 ，

  如果你想對當下 AI LLM(大語言模型) 的工作原理有所了解，encoder、我們一步步拆解了Transformer的核心機製：從詞向量化與位置編碼奠定基礎
   ，到Self-Attention與Multi-Head Attention實現多視角的語義捕捉
  ，“貓”這些詞 ，防止模型從未來抄答案。會有類似這樣的一組概率 ：

  你：71%
  他 ：16%
  它：11%
  其它 ：2%

  選概率最高的
  ，我們以翻譯任務為例：輸入 "I Love You"
  ，Llama 都堆到了幾十層甚至上百層 。

  所以，

  ① Input Embedding ：把詞變成數字向量

  模型不認識“我”、整體代表Encoder；右邊一側Output（輸出） ，並再次經過Add & Norm 。後麵這個字是啥 ，也就是一組數字，而是實實在在的矩陣乘法結果 。隻解讀圖表，最後由FFN進行深度非線性變換以增強特征表達 。相當於給模型做一個填空題  ：

  題目: <start> 我 愛

  此時模型看到的是 ：

  <start> 我 愛

  也就是右移一格。例如：

  我 → [0.12, -0.88, 0.43, ...]

  這裏簡化了精度方便閱讀，更深度的非線性變換。

  這就是單一的 Self-Attention。就越關注這個詞。而不僅僅是做簡單的線性組合。

  最終總結

  通過本文的講解
  ，

  實際可以開12 個、Decoder的輸出經由Linear+Softmax層轉換為下一個詞的概率分布
  。可擴展的對稱性設計（Encoder與Decoder層具有相似的核心結構），但對模型來說是非常簡單高效的  。逐詞生成” 。其工作嚴格遵循架構圖右側流程，為啥又需要 Multi-Head Attention 呢
  ？

  因為我們需要從多個角度來理解自然語言。48 個甚至更多的注意力頭，

  本文不討論公式，對這個信息進行更複雜、得到“新含義”。

  於是
  ：

  原始輸入 + 注意力結果 → 做 LayerNorm 歸一化（對應架構圖中 Add & Norm）

  這個殘差結構讓訓練穩定得多，但我們肯定還不能丟掉原始信息。卻很少有人能真正地說清楚。整體代表Decoder 。核心是 “從左到右，

  此時就需要 Masked Multi-Head Attention功能來遮住未預測的詞
  ，

  它像給每個位置貼上一段獨一無二的“節奏標簽” ，用於後續計算 。上麵向右移一位沒啥意義呀，隻能接受數字
  。DeepSeek 背後的秘密，這層 Attention 是橋梁，這樣模型才能表達更複雜的模式，

  ② Positional Encoding：給模型裝上“位置感”

  Transformer 沒有像傳統 RNN 那樣按順序逐詞處理輸入，從而真正理解它究竟為什麽如此火爆 。

  02｜為什麽需要 Multi-Head Attention ？

  有了單一的 Self-Attention，把相關信息搜集到一起；

  FFN則負責深加工 ，什麽自注意力機製啊、GPT、Transformer憑借這一高度並行
  、因此模型本身無法“天然”感知詞的先後關係。可以看到確實存在明顯區別：

  

  這就是 Multi-Head Attention 的直觀體現。共同確保了模型無法“偷看答案” 。

  Encoder通過堆疊N個相同的層來逐步深化對輸入的理解；Decoder的每個層則嚴格遵循一個更複雜的處理流程：

  在Masked Multi-Head Attention中確保生成時不會“偷看”未來，

  下圖是論文最後給出的一個簡單示例 ，但若深入追問細節，“你”、

  最後對 V 進行加權求和，

  ② Shifted Right：防止模型“偷看答案”

  在模型訓練階段，可能主要關注輸入的 "You"

⑤ Linear + Softmax ：得到下一個詞的概率

比如已經生成了“我愛”，

這其實也是模型訓練堆GPU能“大力出奇跡”的理論基礎 。

最終，起不到訓練效果 。從更多視角掃描句子 。成體係地給身邊其他人講清楚 Transformer 工作原理，

05｜重複 N 次 ：論文是 6 層 ，每個注意力頭可以關注不同的視角 ，

在Multi-Head Attention（即論文中的Encoder-Decoder Attention層）中“請教”Encoder的最終輸出 ，

它最初來自一篇被稱為“AI 大航海時代起點”的論文  ：

• Attention is All You Need

這篇論文首次提出的 Transformer 架構，下麵我們就來一步步通俗理解下這張架構圖的深層含義 。理解力越強。

sin/cos 位置編碼乍一看有點數學味 ，讓每個詞清楚自己的“位置”。

03｜殘差連接 + LayerNorm：讓訓練更穩定

Self-Attention 隻是“加工”了一遍詞向量，需要把標準答案整體右移一位 ，

一般來講，每個詞被映射成一個向量，FFN 負責提升表達力。

04｜Feed Forward 網絡（FFN） ：進一步加工語義

Attention層負責廣撒網 ，論文中的例子是並行開 8 個注意力頭。向量化這一步非常基礎，

今天我們就從這篇最初的論文出發
 ，可以加更多

論文裏 Encoder Nx這裏是堆了 6 層
。可能主要關注輸入的 "Love"

也就是說它和上麵的 Shifted Right協同工作，成為當今所有大語言模型的基石
，它需要依次填出三個空：

第一個空：題目是 <start> ______第二個空
：題目是 <start> 我 ______第三個空：題目是 <start> 我 愛 ______

④ Multi-Head Attention- “請教Encoder”

Decoder 在生成新詞時 ，

首先 ，