Transformer的核心是解决RNN/CNN的长程依赖与并行计算瓶颈，通过Self-Attention（Q/K/V机制）、位置编码、残差连接与LayerNorm等设计实现高效建模。
Transformer 是大模型的基石，理解它不等于死记公式，而是抓住“为什么这样设计”——核心是解决 RNN/CNN 在长程依赖和并行计算上的瓶颈。
注意力机制：让模型自己决定“看哪里”
传统序列模型按固定顺序处理词，而注意力允许每个词在编码时动态聚合上下文中最相关的其他词。Self-Attention 的关键在于三组向量：Query（当前词想问什么）、Key（其他词能提供什么）、Value（其他词实际携带的信息）。通过 Q·Kᵀ 得到相似度得分，再 Softmax 归一化后加权求和 Value，就完成了“有侧重地汇总上下文”。
实际中要注意：
- 多头注意力（Multi-Head）不是简单堆叠，而是让模型在不同子空间里学习不同类型的依赖关系（比如语法结构、指代关系、语义角色）
- 缩放点积（Scale Factor √dₖ）防止 softmax 梯度饱和，尤其在 dₖ 较大时非常关键
- 掩码（Mask）用于解码器中防止信息穿越——训练时用 causal mask，确保第 t 步只能看到 1 到 t−1 的输出
位置编码：给无序的向量注入“顺序感”
Transformer 本身没有循环或卷积，无法感知词序。位置编码（Positional Encoding）以可学习（如 BERT）或固定函数（如原始论文中的 sin/cos）形式加到词向量上，使模型能区分 “猫追老鼠” 和 “老鼠追猫”。
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- 正弦位置编码支持外推：因周期性结构，模型可能泛化到比训练更长的序列（但效果有限，实际仍需截断或重训练）
- 相对位置编码（如 T5、DeBERTa 使用）更关注两词间距而非绝对位置，对长文本和迁移更鲁棒
- ALiBi（Attention with Linear Biases）直接在 attention score 上加与距离成比例的偏置，无需显式编码，训练更稳定
层归一化与残差连接：稳定训练的“安全带”
深层 Transformer 容易梯度消失/爆炸，残差连接（x + Sublayer(x)）保证信息直通，层归一化（LayerNorm）则在每个样本的特征维度做归一化，适配变长序列输入。二者常组合使用（Post-LN），但训练初期收敛慢；Pre-LN（先归一再子层）更稳定，被多数现代大模型采用（如 LLaMA、GPT-3 后期配置）。
值得注意：
- LayerNorm 对 batch size 不敏感，适合小批量微调
- Dropout 主要加在子层输出和 FFN 内部，而非残差路径上
- FFN（前馈网络）通常为两层全连接+GELU，隐藏层维度常设为 embedding 维度的 4 倍，是模型主要参数来源之一
从架构图到代码：一个极简 PyTorch 实现要点
不必从零写完整模型，重点理解模块间数据流。例如一个标准 Encoder Layer 输入是 [batch, seq_len, d_model]，经过 MultiHeadAttention → Add & Norm → FFN → Add & Norm，输出形状不变。解码器则额外接收 Encoder 输出，并在第二个 Attention 中做 cross-attention。
动手建议：
- 用 torch.nn.MultiheadAttention 快速验证注意力逻辑，注意其 batch_first 默认为 False（seq_first）
- 手动实现 Self-Attention 有助于调试：检查 Q/K/V 是否正确投影、mask 是否生效、softmax 是否在正确维度（通常是 dim=-1）
- 用 torch.compile(model) 加速小规模实验，观察各子层耗时分布，识别瓶颈（常是 FFN 或 KV Cache 管理）
真正掌握 Transformer，是能在读论文、调模型、改结构时，一眼看出某个改动影响的是表达能力、训练稳定性，还是推理效率。它不是黑箱，而是一套精心权衡的设计选择。
