为什么我还是无法理解Transformer？Transformer到底是什么？

究其原因，是但凡讲到 Transformer，铺天盖地的资料上来就直奔自注意力机制（Self-Attention）的 Q、K、V 细节，只钻枝叶、不谈全局，只见树林，不见森林。

Transformer灵魂1问：如何理解Attention中的Q,K,V？你会了吗？一文讲清楚

为什么会这样？

自注意机制是Transformer的创新点，不讲清楚自注意力机制（Self-Attention），就不能掌握Transformer强大之处。训练大模型的pipeline已经很成熟了，只是与Transformer的架构相比，又慢效果又不好。而Q、K、V又是自注意机制核心结构。当然并不是一定要用Q、K、V，但目前看，这样的结构很好使。具体为什么，此处就不展开了，想深入了解的同学可以移步为什么我还是无法理解Transformer？Attention的本质是什么？为什么向量之间乘一乘就能得到Token之间的相似度了？

但对初学者而言，单搞懂自注意力机制的 Q、K、V，远远不够。

为什么？

学习 Transformer 的人，必然是带着实际需求来的 —— 它的设计初衷是什么？核心解决什么问题？落地能实现什么价值？自注意力机制的 Q、K、V，只讲清了 “是什么”，却没说透关键的 “能做什么”。

大家学习 Transformer，绝非只为调用现成的 API（毕竟这无需深究底层），核心诉求其实是弄懂如何训练一个大模型。

接下来我们看看训练大模型的标准流程，大家不妨思考：Transformer 架构，究竟在哪个环节发挥核心作用？

机器学习入门必看：FFN VS 前向传播FP

是“前向传播”。

如果把一次大模型训练过程称为森林的话，Transformer架构只是其中的树林，一个很重要的树林。

看了上面了两个图，是不是有点感觉了。有点有面，有局部有全局。

Transformer架构现在已经统治了大模型时代。

那Transformer架构究竟是什么？它是一种神经网络结构,是一种经众多企业与研究机构验证、具备极高实用价值的神经网络结构。

Transformer 由 Ashish Vaswani 等人在 2017 年的经典论文《Attention Is All You Need》中首次提出，该架构创新性引入自注意力（Self-Attention）机制，彻底摒弃了传统的循环神经网络（RNN）与卷积神经网络（CNN）结构，不仅大幅提升了模型的训练效率，还显著增强了长序列的处理能力，也因此成为后续各类先进大模型的核心基础架构。

上面讲的有点学术，再总结一下：

Transformer架构开创性地以自注意力机制（Self-Attention）为核心，摒弃传统循环与卷积结构，依托多头注意力（Multi-Head Attention）和位置编码（Positional Encoding）实现计算并行化，还能高效捕捉序列中的长距离依赖关系。这一创新的神经网络结构，有效解决了传统序列模型在计算与长距离依赖捕捉上的效率难题，大幅提升了前向传播与特征建模的效率，其实用性已被众多企业和研究机构验证，也由此掀起人工智能发展的全新浪潮。如今，Transformer 架构更是成为大模型时代无可争议的核心基石。