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广州网络运营课程培训班,百度seo排名优化教程,江苏无锡网站推广及优化,各类大型网站建设一、背景 本篇来讲解大模型最核心模块#xff1a;Transformer架构。Transformer 架构是大模型的 “通用骨架” 和 “动力系统”#xff0c;它用注意力机制作为核心驱动力#xff0c;让模型能够并行计算全局语义关联#xff0c;解决长距离依赖问题#xff1b;通过编码器 - …一、背景本篇来讲解大模型最核心模块Transformer架构。Transformer 架构是大模型的 “通用骨架” 和 “动力系统”它用注意力机制作为核心驱动力让模型能够并行计算全局语义关联解决长距离依赖问题通过编码器 - 解码器结构有些大模型架构是仅解码器结构实现对输入的深度理解与输出的精准生成配合嵌入层、位置编码、前馈网络、残差连接与 LayerNorm等模块既保证了训练的稳定性与效率又大幅提升了模型的表达能力与可扩展性。这种架构使得大模型能够在海量数据上高效训练并在语言理解、生成、翻译、问答等多种任务上取得优异性能成为现代大语言模型如 GPT、DeepSeek、Qwen的标准基础。Transformer 架构的 “核心主体” 是编码器 - 解码器“核心动力” 是注意力机制二者共同决定了 Transformer 的本质而基础辅助模块是让这个核心主体能工作的必需配件。接下来笔者先介绍注意力机制、然后再介绍编码器-解码器部分最后以“中国的首都是什么”为例全面解析LLM是如何预测出答案是“北京”的原理过程。二、注意力机制原理Transformer 架构的核心是 “编码器 - 解码器模块组”而 “注意力机制” 是编码器和解码器实现功能的 “核心组件”。在讲解编码器-解码之前先讲一下注意力机制以自注意力机制为例这里笔者先抛出两个问题等看完这部分讲解再来做解答问题。就自注意力而言QKV 乘以嵌入向量。为什么说Q 提取 “查询意图”K 提取 “信息标签”V 提取 “详细内容他们之间的分工是谁怎么决定就自注意力而已总结下注意力机制如何让嵌入向量产生上下文信息的以下从数学原理角度详细介绍下注意力机制当前主流的注意力机制是 “缩放点积注意力”其数学流程清晰、计算高效是 Transformer 及大模型的标配。整个过程围绕Q查询、K键、V值三个核心向量展开分为 4 步1. 定义 Q、K、V注意力的 “三要素”注意力机制的所有计算都基于 Q、K、V三者的来源和含义随任务场景变化但核心角色固定QQuery查询向量“当前需要什么信息”—— 代表模型的 “关注目标”比如生成 “北京” 时Q 是 “当前生成步骤的语义向量”意图是 “找‘中国首都’对应的答案 Token”。KKey键向量“有什么信息可以提供”—— 代表 “可供查询的信息标签”比如处理 “中国的首都是什么” 时K 是问题中每个 Token“中国”“首都” 等的向量标签化信息内容。VValue值向量“提供的信息具体是什么”—— 代表 “K 对应的实际语义内容”K 是 “标签”V 是 “标签背后的细节”比如 “中国” 的 K 是 “国家标签”V 是 “中国 亚洲东部国家、有首都北京” 的具体语义。关键来源规则自注意力如编码器中Q、K、V 来自 “同一序列”如问题序列的嵌入向量目标是 “关注序列内部的关联”跨注意力如解码器→编码器Q 来自 “解码器当前状态”K、V 来自 “编码器输出”目标是 “关联输入与输出语义”。2. 计算注意力分数量化 Q 与 K 的相关性注意力分数Score是 Q 与 K “语义相似度” 的数学表达 —— 分数越高说明 K 对应的信息越符合 Q 的需求。主流计算方式是 “点积”高效且能直接反映向量相似度并加入 “缩放因子” 避免维度过高导致的梯度问题点积Q*K两个向量的点积越大说明它们的方向越接近语义相似度越高缩放因子根号下dk当dk较大时如模型维度 1024点积结果会过大导致 Softmax 后梯度消失除以“根号下dk”可将分数拉回合理范围稳定训练。3. 计算注意力权重归一化分数注意力分数需要通过 Softmax 函数归一化转化为 “权重Weight”—— 权重总和为 1代表 “每个 K 对应的 V 在当前 Q 下的贡献占比”Softmax 的作用将分数映射到 [0,1] 区间让 “高分数 K” 对应 “高权重”“低分数 K” 对应 “低权重”特殊处理掩码Mask在解码器的自注意力中会对 “未来 Token 的分数” 加负无穷大让 Softmax 后这些位置的权重趋近于 0避免 “偷看未来信息”确保生成的因果性。4. 计算注意力输出加权融合 V 的信息最后用注意力权重对 V 进行 “加权求和”—— 将 “高权重 V 的关键信息” 重点融合“低权重 V 的次要信息” 弱化生成聚焦关键语义的输出向量注意力机制的本质是 “用数学方法模拟人类的选择性关注通过 Q/K/V 的相关性计算动态聚焦关键信息高效融合全局语义”。它不仅解决了传统模型的长距离依赖、精准性、效率问题更成为 Transformer 架构的核心动力让大模型能够在语言理解、生成、翻译、问答等任务上达到接近人类的水平是现代 AI 技术从 “感知” 走向 “认知” 的关键突破之一。除了自注意力按 Q/K/V 来源分类注意力机制的主流类型主要有自注意力机制、交叉注意力机制、多头注意力机制等几种以下是具体介绍和对比看完以上内容来解答开头留下的两问题Question“就自注意力而言QKV 乘以嵌入向量。为什么说Q 提取 “查询意图”K 提取 “信息标签”V 提取 “详细内容他们之间的分工是谁怎么决定”Q/K/V 为什么分工不同虽然同源来自同一嵌入向量Q、K、V是三个不同矩阵且它们经过不同的可训练线性变换Wq、Wk、Wv 矩阵权重参数。训练过程让这三个矩阵学会提取不同的语义角色Q 提取 “查询意图”K 提取 “信息标签”V 提取 “详细内容”。谁决定了它们的分工是训练数据 损失函数 反向传播共同决定的模型在完成任务的过程中自动学习到 Q/K/V 应该如何分工才能最小化损失Question“就自注意力而已总结下注意力机制如何让嵌入向量产生上下文信息的”在自注意力中每个 Token 的嵌入向量都会作为 **Query查询去和所有 Token 的 Key键计算相关性得到权重再用这些权重对所有 Token 的Value值** 做加权求和把全局信息聚合到自己的表示里从而让原本孤立的嵌入向量 “带上了上下文信息”。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】三、编码器-解码器原理上述讲解了编码器-解码器的关键组件–注意力机制无论编码器和解码器两者都会用到注意力机制在Transformer架构中有“编码器 解码器”架构也目前主流的有仅解码器decoder-only架构承担了编码和解码的功能为了方便理解这部分从编码器和解码器架构讲解。Encoder-Decoder 架构编码器和解码器都有嵌入层、位置编码、注意力、残差 LayerNorm、FFN 这些模块只是数据来源和注意力类型不同编码器处理输入问题生成语义特征矩阵编码器的注意力是自注意力Q/K/V来自输入问题解码器基于编码器的语义特征生成答案掩码自注意力Q/K/V 来自答案前缀和编码器 - 解码器注意力**Q 来自答案前缀K/V 来自编码器输出**1编码器部分Encoder负责 “读懂问题”把输入问题变成上下文语义向量。包含的流程输入分词与 Token ID 映射针对输入问题嵌入层查表问题的离散 Token → 连续语义向量加位置编码注入问题词序信息线性投影生成 Q/K/V仅用于编码器的自注意力计算注意力分数Q/K/V 均来自问题自身 → 自注意力Softmax 归一化得到问题内部的注意力权重加权求和生成问题中每个 Token 的上下文向量残差连接 LayerNorm前馈网络FFN→ 特征加工重复多层堆叠通常 6~12 层输出编码器特征矩阵Encoder Output编码器输出的是整个问题的上下文语义表示用于解码器生成答案时参考。2解码器部分Decoder负责 “生成答案”基于编码器输出的语义特征一步步生成答案 Token。包含的流程输入分词与 Token ID 映射针对 “已生成的答案前缀”最开始只有或 嵌入层查表答案前缀的离散 Token → 连续语义向量加位置编码注入答案生成的语序信息线性投影生成 Q/K/V分两种注意力掩码自注意力Q/K/V 来自答案前缀自身保证不看未来 Token编码器 - 解码器注意力Q 来自答案前缀K/V 来自编码器输出关联问题语义计算注意力分数两种注意力分别计算Softmax 归一化得到答案内部的权重 答案对问题的关注权重加权求和生成答案前缀每个 Token 的上下文向量融合问题语义残差连接 LayerNorm前馈网络FFN→ 特征加工重复多层堆叠通常 6~12 层输出层 → 预测下一个 Token线性层 Softmax输出词表概率分布这里会检索全词表来计算概率的循环生成把新生成的 Token 拼接到答案前缀重复解码步骤直到生成结束符。逐字生层自回归用户问题 已生成内容自回归计算概率一个字一个字的生成输出层和循环生成只在解码器中出现因为编码器只负责 “理解”不负责 “生成”以下两者流程大致相同下表做个表直观对比总之Transformer的“编码器-解码器”架构本质是“分工协作的语义处理流水线”编码器 “读”把输入序列如 “中国的首都是什么”转化为语义特征告诉解码器 “用户问的是‘中国首都’”解码器 “写”基于编码器的语义特征从 “起始符” 开始逐 Token 生成输出如 “北”→“京”→“。”同时通过掩码自注意力保证顺序通过编码器 - 解码器注意力保证不偏离问题二者共同实现了 “从输入理解到输出生成” 的端到端处理这也是 Transformer 能在翻译、问答、摘要等任务中表现优异的核心原因。以上出现了softmax归一化、加权求和、残差连接 LayerNorm、前馈网络FFN、输出层 → 预测下一个 Token、循环生成 → 完整回答等环节下面以问答AI“中国的首都是什么”为例展示推理全流程中会涉及这些内容有讲解说明。四、以问答AI为例解析Transformer推理全流程“中国的首都是什么” 这一真实问答场景为例结合数学公式推理和具体数值示例从头到尾拆解生成式 AI 的全流程。为简化计算我们做以下设定实际模型维度更高但数学逻辑一致分词后 Token 序列[[CLS], 中国, 的, 首都, 是, 什么, [SEP]]共 7 个 Token嵌入维度embedding_dim d_model 4实际模型如 BERT 为 768 维这里用 4 维方便计算注意力头数num_heads 1单头注意力避免多头拆分的复杂计算位置编码采用 “可训练位置嵌入”假设已预训练完成直接使用预计算的位置向量全流程拆解含数学推理步骤 1输入分词与 Token ID 映射首先将用户问题 “中国的首都是什么” 通过分词器转为离散 Token IDToken[CLS]中国的首都是什么[SEP]Token ID10170304638738832216423102此时的 ID 是离散整数无语义需通过嵌入层转为连续向量。步骤 2嵌入层查表离散→连续语义向量嵌入层本质是一个[词表大小, 模型维度数]的可训练矩阵 E每个 Token ID 对应矩阵的一行即嵌入向量。数学表达式对Token ID序列为IDs [101,7030,4638,7388,3221,6423,102]嵌入向量为7*4上述约定的嵌入向量X示例数值假设预训练后的嵌入向量数值为随机但符合语义逻辑步骤 3加位置编码注入语序信息Transformer 无天然语序感知能力需添加位置编码P向量7*4位置编码向量假设预训练后的位置向量加位置编码后的输入向量 X以 “中国” 和 “首都” 为例“中国”位置1[−0.50.05,0.20.06,0.70.07,−0.10.08][−0.45,0.26,0.77,−0.02]“首都”位置3[0.30.13,−0.40.14,0.60.15,0.20.16][0.43,−0.26,0.75,0.36]步骤 4线性投影生成 Q/K/V核心注意力的 “三要素”步骤 5计算注意力分数Q 与 K 的 “匹配度”注意力分数衡量 “当前 Token 的 Q查询意图与其他 Token 的 K信息标签的相关性”数学表达计算示例以 “首都” 的 Q 与 “中国” 的 K 计算相关性步骤 6Softmax 归一化注意力权重如果把注意力机制比作 “给 Token‘投票’选重要信息”原始相关性分数是 “每个 Token 的初始得票”无尺度、差异小Softmax 就是 “得票格式化” 过程把得票转化为 “占比票”总和 1放大高票与低票的差距同时确保投票结果能稳定用于后续决策加权求和没有 Softmax注意力权重就是 “混乱的数字”无法实现 “精准聚焦关键信息” 和 “稳定训练”—— 它是注意力机制从 “计算相关性” 到 “有效融合信息” 的必经之路将注意力分数转为 “概率分布”确保每行和为 1数学表达attn_weightssoftmax(scores)计算示例以 “首都” 的分数行为例最终注意力权重矩阵其核心特征“首都” 对 “中国” 的权重最高≈0.164因为 “首都” 的查询意图找 “国家行政中心”与 “中国” 的信息标签“国家”最匹配“首都” 对 “的”“什么” 等虚词的权重极低≈0.1 以下因为语义无关。步骤 7加权求和生成上下文向量在自注意力机制中“加权求和生成上下文向量” 是将 “分散的序列信息” 转化为 “每个 Token 专属的上下文语义” 的核心步骤—— 它的本质作用是**让每个 Token 根据 “与其他 Token 的相关性权重”有选择地 “吸收” 全序列的关键语义最终把原本孤立的嵌入向量升级成包含 “全局关联信息” 的上下文向量用注意力权重对 V语义内容加权求和得到 “融合上下文的 Token 向量”**加权求和就是 “最终整合信息”把筛选后的、按优先级排序的全序列信息打包成 “每个 Token 专属的上下文向量”让模型真正 “读懂” 序列的语义关联。示例假设注意力权重首都这一行以上说明如下上下文向量是 “首都” 融合了全句语义后的新表示因为 “首都” 对 “中国” 的权重最高所以新向量中 “中国” 的语义占比最大这个向量不再是孤立的 “首都”而是 **“中国的首都”** 的语义表示最终 “首都” 的向量融合了 “中国” 的语义“国家”明确 “首都” 是 “中国的首都”而非其他国家的首都 —— 这就是注意力机制 “注入上下文语义” 的核心过程。步骤 8残差连接 LayerNorm稳定训练为避免梯度消失和信息丢失添加残差连接保留原始输入信息并做 LayerNorm归一化激活值1残差连接保留原始信息即使注意力计算有误原始嵌入信息也不会丢失**缓解梯度消失**训练时梯度可以直接通过残差路径回传**加速收敛**让模型更容易学习微小变化。数学公式Zattn_outputX其中****X是加了位置编码的原始嵌入向量。示例“首都” 的原始向量加位置编码后2LayerNorm归一化可稳定训练防止某些维度数值过大或过小加速收敛各维度数值范围一致增强泛化能力减少对输入绝对尺度对依赖。其中以首都为例步骤 9前馈网络FFN→ 特征加工为了增加非线性表达能力对每个位置独立进行特征变换和扩展模型容量将归一化后的向量送入前馈网络进一步提炼语义特征数学表达其中示例步骤 10输出层→预测下一个 Token将 FFN 输出的特征向量映射到词表维度通过 Softmax 得到 “下一个 Token 的概率分布”经过计算对应 “北京” 这个 token 的 logit 最高因此next_token北京。其中步骤 11循环生成→完整回答生成式 AI 采用 “自回归生成”将预测的 “北京” 加入输入序列重复步骤 2-10继续预测下一个 Token如 “。”直到生成结束符[SEP]最终得到完整回答“中国的首都是北京。”总之以上介绍了生成式AI问答从“中国的首都是什么”从Token ID离散到嵌入向量、注意力分值计算生成下文文向量、归一化、前馈网络等等知道一个字一个字预测是答案“北京”完整流程。写在最后本篇详细介绍Transformer架构注意力机制、编码器和解码器以一个AI问答问题解析LLM推理答案的全流程。再结合前两篇分词器模型、嵌入模型和Transformer架构应该基本对现有大模型LLM原理有个通透的理解了。这里是通用LLM基本标准原理因不同大模型的原理优化和演进会有些差异但也是基于这个思想的基础上不影响整体的理解。四、如何学习AI大模型如果你对AI大模型入门感兴趣那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享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】这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览小伙伴们记得点个收藏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。100套AI大模型商业化落地方案大模型全套视频教程200本大模型PDF书籍学会后的收获• 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 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。LLM面试题合集大模型产品经理资源合集大模型项目实战合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】