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可以帮助你之后更好的学习当人们讲Transformer的时候讲的是它的网络结构和前向传播的计算流程。Q、K、V那套公式Softmax加权求和多头注意力这些东西描述的是数据怎么从输入流到输出。这是前向传播。而你问的反向传播怎么调参数这是训练机制。关键来了训练机制跟网络结构是两回事。不管你的网络结构长什么样只要它是由可微分的操作组成的反向传播就能用。Transformer里面的每一个操作矩阵乘法、Softmax、LayerNorm、残差连接全都是可微分的。所以反向传播直接就能用跟训练一个普通的三层全连接网络没有本质区别。你之前理解的那套东西损失函数对参数求偏导链式法则一层层往回传梯度下降更新权重这套东西在Transformer里面一字不改直接照搬。所以你的问题其实不应该是Transformer怎么反向传播而应该是Transformer里面到底有哪些参数是需要训练的这才是你真正没搞清楚的地方。Transformer里到底有哪些可训练参数第一块词嵌入层 Embedding输入是一串token ID比如 [101, 2769, 3221, 4638, 102]。词嵌入层是一个查找表维度是 词表大小 × 嵌入维度比如 50000 × 768。这整个嵌入矩阵就是可训练参数跟你训练word2vec没区别。第二块位置编码 Positional Encoding原始论文用的是正弦余弦函数算出来的固定值不需要训练。但现在很多模型用的是可学习的位置嵌入比如BERT和GPT系列这又是一个 最大序列长度 × 嵌入维度 的矩阵也是可训练参数。第三块自注意力层这是重点这里是大家讲Q、K、V的地方但大多数教程只讲了公式没讲参数。我给你说清楚。Q、K、V是怎么来的是输入X分别乘以三个权重矩阵得到的Q X × WqK X × WkV X × WvWq、Wk、Wv这三个矩阵就是可训练参数。假设嵌入维度是768那每个矩阵就是 768 × 768 的三个加起来就是将近180万个参数。然后多头注意力算完之后还要再乘一个输出投影矩阵Wo又是 768 × 768 的参数。所以一个自注意力层里面光权重矩阵就有四个Wq、Wk、Wv、Wo。这就是需要训练的东西。第四块前馈神经网络 FFN每个Transformer层里面注意力算完之后还要过一个两层的前馈网络。标准配置是先升维到 768 × 4 3072过一个激活函数再降回 768。这两层的权重矩阵分别是 768 × 3072 和 3072 × 768外加两个偏置向量。参数量比注意力层还大差不多470万个参数。第五块LayerNorm层每个子层后面都有一个Layer Normalization它有两个可训练参数向量一个是缩放系数gamma一个是偏移系数beta每个都是768维。参数量不大但也是要训练的。好我帮你算一下。一个标准的Transformer层包含一个多头自注意力和一个FFN参数量大概是注意力部分768 × 768 × 4 约240万FFN部分768 × 3072 × 2 约470万LayerNorm768 × 4 约3000一层就是700多万参数。BERT-base有12层光这部分就是8000多万。再加上词嵌入层的3800万总共1.1亿参数左右跟官方公布的110M对得上。我把这些参数展开了讲就是想让你明白Transformer不是什么玄学它就是一堆矩阵乘法和非线性变换堆起来的每个矩阵都是可训练参数。反向传播的时候损失函数对这些参数求梯度梯度下降更新参数跟你训练一个最简单的MLP没有任何本质区别。PyTorch的autograd或者TensorFlow的GradientTape帮你自动算好了所有梯度你甚至不需要手推公式。为什么教程都不讲这些因为讲这些没啥可讲的。你想想一个教程作者写Transformer介绍如果训练部分写的是这就是普通的反向传播没什么特别的读者会觉得你在水字数。所以大家都把篇幅花在注意力机制的原理上那玩意儿看起来高大上有公式有图写起来也有东西可写。但这就造成了一个信息缺口初学者看完之后知道Transformer的前向传播是怎么算的但对于它为什么能训练、怎么训练完全没概念。还有一个原因是写教程的人默认你已经懂反向传播了。他们觉得既然你知道神经网络怎么训练那Transformer作为神经网络的一种你自然知道它也是一样训练的。但他们没想到正是因为Transformer的前向传播过程太特别了注意力机制太新颖了反而让初学者产生了它的训练方式也应该很特别的错觉。我早年带新人的时候就发现这个问题。有个刚毕业的小伙子NLP背景很好LSTM什么的门清但看了一周Transformer愣是没看懂。后来我问他具体哪里不懂他说的跟你一模一样反向传播怎么做的参数怎么更新的那些教程都没讲。我当时给他的回答也是这个没什么特别的就是普通的反向传播。他说不可能吧那个注意力权重是动态算出来的不是固定的参数这怎么反向传播这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】需要注意的是注意力权重不是参数但它是参数的函数。这是很多人混淆的地方。Softmax(QK^T / √d) 这个东西算出来的注意力权重矩阵确实不是直接的可训练参数。它是输入X经过Wq和Wk变换之后算出来的中间结果。每次输入不同的句子这个注意力矩阵都是不一样的。但这不影响反向传播。反向传播的核心是链式法则。损失函数L对某个参数θ的梯度是∂L/∂θ ∂L/∂输出 × ∂输出/∂中间变量 × … × ∂某个中间变量/∂θ注意力权重虽然是动态计算的但它是Wq、Wk这些参数的函数。只要这个函数是可微分的梯度就能沿着计算图一路传回去。Softmax可微矩阵乘法可微除法可微所以整条链路都是通的。具体来说反向传播的时候梯度会这样流动损失 → 模型输出 → 最后一层FFN → 最后一层注意力输出 → Wo → V × 注意力权重 → Softmax → QK^T → Q和K → Wq和Wk → 输入X → … → 一直到词嵌入层每一步都是标准的矩阵求导。这里面唯一稍微复杂一点的是Softmax的导数但那也是有解析形式的。如果你对这些矩阵变换和链式法则的几何直觉还不够清晰去看 3Blue1Brown 的《线性代数的本质》和《微积分的本质》。那个动画演示能让你亲眼看到矩阵是如何扭曲空间的梯度又是如何沿着函数曲面下滑的。Transformer 里那些看似吓人的公式拆解到底层就是这些最基础的几何变换。3Blue1Brown线性代数笔记可能是全网最好的中英文整理如果你想亲手验证这件事最好的办法是自己用numpy从零实现一遍。网上有一份代码我觉得写得挺清楚的是哈佛NLP组做的 The Annotated Transformer用PyTorch从零实现了整个Transformer每一行代码都有注释。你跑一遍打印一下每个参数的梯度就彻底明白了。还有一个被圈内人称为保姆级的神作——李沐老师的《动手学深度学习》(Dive into Deep Learning)《动手学深度学习》2.0版本中英文在线电子书。这本书最大的好处是所见即所得理论旁边直接放着可运行的 PyTorch 代码。你看着公式如果发懵直接点一下运行看数据在代码里是怎么流转的立马就懂了。我给你还原一个真实的训练过程。光讲原理可能还是有点抽象我给你描述一下实际训练一个Transformer模型是什么体验。假设你要训练一个做文本分类的BERT模型数据集是中文情感分析二分类任务。第一步准备数据你有一堆句子和对应的标签正面是1负面是0。分词之后转成token ID加上特殊标记 [CLS] 和 [SEP]padding到统一长度打包成batch。第二步前向传播一个batch的数据喂进模型。词嵌入层把token ID转成向量加上位置编码。然后进入12层Transformer encoder每一层做自注意力和FFN中间有残差连接和LayerNorm。最后取 [CLS] 位置的输出向量过一个分类头得到二分类的logits。这一步就是所有教程在讲的东西。第三步算损失logits和真实标签算交叉熵损失得到一个标量loss。第四步反向传播调用 loss.backward()PyTorch自动帮你算所有参数的梯度。这一步在代码里就一行背后的计算图遍历、链式法则应用、梯度累加全是框架帮你做的。第五步更新参数调用 optimizer.step()根据梯度更新所有参数。用的优化器一般是AdamW学习率调度用warmup加线性衰减。第六步清空梯度进入下一个batch调用 optimizer.zero_grad()然后重复第二步到第五步。你看整个流程跟训练一个简单的CNN分类器一模一样。区别只在于模型结构不同参数量不同其他流程完全相同。我第一次从零训练一个Transformer模型的时候最大的感受就是这个东西跟我训练LSTM没啥区别除了显存占用大了一个数量级、训练时间长了好几倍之外代码模式完全一样。我再多说一点帮你建立一个更完整的认知。很多人以为Transformer的核心创新是注意力机制。其实不完全对。注意力机制这个概念在Transformer之前就有了Bahdanau在2014年的seq2seq论文里就提出了。那时候的注意力是用在encoder-decoder架构里让decoder在生成每个词的时候能动态关注encoder输出的不同位置。Transformer的真正创新是什么呢是用注意力完全替代了循环结构。在Transformer之前处理序列数据的标准范式是RNN/LSTM/GRU这类循环神经网络。这些模型有个致命问题序列处理是串行的第t步的计算依赖于第t-1步的隐状态没法并行。这导致训练速度很慢也没法充分利用GPU的并行计算能力。Transformer把循环结构干掉了整个序列的所有位置可以同时计算。一个1024长度的序列在RNN里要算1024步在Transformer里自注意力一次矩阵乘法就搞定了。这才是它能scale up到现在这个规模的根本原因。所以Transformer的革命性不在于注意力机制本身有多神奇而在于它证明了不用循环结构也能处理序列而且效果更好。这打开了一个新世界的大门。你如果想深入理解这一点可以去看原始论文 Attention Is All You Need。这篇文章写得非常清楚没有故弄玄虚。特别是第三节 Model Architecture 和第四节 Why Self-Attention把设计动机讲得很透彻。既然聊到这了我顺便讲讲Q、K、V这个设计的直觉是什么帮你从另一个角度理解。自注意力的核心操作是对于序列中的每个位置计算它应该关注其他哪些位置然后把信息聚合起来。最朴素的做法是直接用原始向量算相似度两个位置的向量点积大就说明它们相关性高应该多关注。但这样太简单了表达能力不够。Q、K、V的设计引入了三个独立的线性变换相当于让模型学习三个不同的投影空间Query空间、Key空间、Value空间。Query代表我要查询什么信息Key代表我能提供什么信息用于匹配Value代表我实际能提供的内容。Query和Key在各自空间里算相似度然后用这个相似度去加权Value。这三个空间是独立学习的给了模型更大的灵活性。它可以学到某两个词在语义上相关Query-Key匹配分高但提取的特征不同各自的Value不同。多头注意力更进一步有8个或者16个独立的头每个头学习不同的关注模式。有的头可能专注于语法关系有的头专注于语义关系有的头专注于位置距离。最后把所有头的结果拼起来再投影回原始维度。这个设计非常优雅而且确实work。后来的研究发现不同的头真的学到了不同类型的attention pattern。你可以用一些可视化工具看看比如 BertViz 这个项目把预训练BERT的注意力权重可视化出来能看到很有意思的规律。但说到底这些只是模型结构的设计选择。训练的时候Wq、Wk、Wv这些矩阵就是普通的参数用反向传播更新跟其他参数没有区别。我一直觉得对于Transformer这种稍微复杂一点的模型光看教程是不够的必须自己动手写一遍。不是说你要从零写一个工业级的实现那没必要也没意义。但是用numpy或者纯PyTorch手写一个最简版本把forward和backward都过一遍对于理解模型结构有巨大的帮助。我推荐两个资源一个是前面提到的 The Annotated Transformer哈佛NLP组出的用PyTorch实现了原始论文的所有细节代码和注释对照着看非常清晰。这个适合你想完整理解Transformer架构的情况。另一个是Andrej Karpathy的 minGPT 和 nanoGPT 项目代码极其简洁实现了一个最小化的GPT模型。如果你想快速上手玩起来这个是最佳选择。Karpathy还配了一个两小时的视频教程叫 Let’s build GPT: from scratch, in code, spelled out讲得非常好我看完之后对于GPT系列的理解提升了一大截。你可以按这个顺序来先跟着Karpathy的视频把nanoGPT跑通理解decoder-only的架构。然后看The Annotated Transformer理解encoder-decoder的完整架构。最后如果有兴趣去看看HuggingFace的transformers库源码看看工业级实现是怎么处理各种细节的。这三步走下来Transformer对你来说就不再神秘了。到这一步如果你已经理解了基础的训练机制接下来可以关注一些进阶问题大模型的训练稳定性模型大了之后训练会变得不稳定loss容易spike甚至nan。这时候需要一些trickPre-LayerNorm而不是Post-LayerNorm、参数初始化的scale要根据层数调整、学习率warmup、梯度裁剪等等。这些不是什么神秘的黑魔法都是工程上踩坑踩出来的经验。显存优化Transformer的显存占用跟序列长度的平方成正比因为要存注意力矩阵。长序列训练时显存很容易爆。解决方案包括梯度检查点用计算换显存、Flash Attention通过kernel fusion和tiling减少显存访问、混合精度训练等。这些是做大模型训练必须要了解的技术。各种高效注意力变体标准自注意力的计算复杂度是O(n²)对于长序列不友好。所以有很多改进版本Sparse Attention只计算部分位置对、Linear Attention把复杂度降到O(n)、Sliding Window Attention只看局部窗口等。这些变体在特定场景下有用但也有各自的trade-off。位置编码的演进原始Transformer用的是固定的正弦位置编码后来BERT改成了可学习的位置编码。再后来ALiBi用位置偏移代替位置编码RoPE用旋转矩阵编码相对位置。这些改进主要是为了解决外推问题让模型能处理比训练时更长的序列。这些进阶话题每一个都可以展开很多但都不改变一个基本事实Transformer就是一个神经网络用反向传播训练跟你之前学的东西是一脉相承的。回到你的问题你说看了很多资料还是不理解Transformer。我觉得你其实已经理解了最核心的东西就是神经网络通过反向传播调整参数来拟合数据。Transformer也是这样的。你之所以觉得不理解是因为教程们给你制造了一个错误的期待你以为Transformer有什么特殊的训练方式但其实没有。Q、K、V的公式只是描述了注意力计算的前向过程告诉你数据怎么从输入变成输出。训练的时候Wq、Wk、Wv这些矩阵跟普通的全连接层权重一样用反向传播算梯度用优化器更新参数nothing special。如果你还想要一个更形象的理解可以把Transformer想象成一个超大号的矩阵乘法堆叠中间夹着一些非线性函数。数据从左边进去经过一堆矩阵变换从右边出来。训练就是调整这些矩阵里的数字让输出尽可能接近你想要的结果。所以总结一下Transformer的训练机制跟普通神经网络没有区别就是反向传播加梯度下降。你觉得不理解是因为大多数教程只讲前向传播不讲训练造成了信息缺口。Transformer里的可训练参数包括词嵌入矩阵、位置编码如果是可学习的话、每一层的Wq/Wk/Wv/Wo、FFN的权重偏置、LayerNorm的参数。这些参数的梯度通过链式法则计算跟任何其他可微网络一样。想真正理解Transformer最好的办法是自己动手实现一遍。推荐Karpathy的nanoGPT和哈佛的The Annotated Transformer代码都很清晰。不要被注意力机制的新颖性吓到它只是一种计算方式不改变神经网络训练的基本范式。你之前积累的所有关于神经网络的知识在这里全都用得上。如何学习AI大模型我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 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