Transformer 是什么？

Transformer 是现代大模型的“发动机”。你无需懂数学推导，也能用云原生工程师的视角彻底理解它的本质。

Transformer 是什么？

Transformer 是所有现代大语言模型（LLM）的基础架构，就像 Kubernetes 之于云原生。它的出现彻底改变了自然语言处理（NLP, Natural Language Processing）领域。

Transformer 主要解决了两个核心问题：

• 如何理解一段话中哪些信息最重要？
• 如何并行处理海量文本，不像循环神经网络（RNN, Recurrent Neural Network）那样慢吞吞？

答案就是：自注意力机制（Self-Attention）+ 全并行结构（Parallel Architecture）= Transformer

Transformer 为什么重要？

如果把大语言模型看作一个“能够理解和生成文本的系统”，那么 Transformer 就是它的底层引擎。

Transformer 的架构让模型能够：

• 自动捕捉长距离依赖关系
• 实现完全并行训练，极大提升效率
• 支持扩展到图像、语音等多模态任务

从云原生工程师视角理解 Transformer

从工程角度来看，Transformer 可以拆分为三大部分：

• Embedding（输入适配器）：将文本转为向量表示，加入位置信息。
• Encoder / Decoder（两段式处理流水线）：分别负责理解输入和生成输出。
• Self-Attention（智能调度器）：动态决定每个 token 关注哪些信息。

下图展示了经典的 Transformer 模型结构（工程改良版）：

上图中，输入经过 Embedding 后，分别进入 Encoder 和 Decoder 堆栈，最终输出语义结果。

Transformer 的核心：它像一个“智能调度系统”

Transformer 的核心机制是自注意力（Self-Attention），你可以把它类比为 Kubernetes 的 scheduler，只不过它调度的不是 Pod，而是“文本中的信息”。

Self-Attention = 决定当前 token 该关注哪些历史 token

下表展示了 Attention 机制与调度系统的类比关系：

Attention 的工作流程可以总结为：

• 匹配 Query 和 Key，计算相似度
• 通过 Softmax 得到注意力权重
• 用权重加权 Value，得到最终信息

这就像 Scheduler：

• 查看当前调度请求（Q）
• 查看所有 Node 信息（K）
• 计算得分（注意力权重）
• 选择最合适的 Node（V）

Self-Attention 内部到底发生了什么？（工程师友好版）

下面这张示意图展示了 Self-Attention 的内部计算流程：

在这个流程中：

• Q 决定“我想找什么”
• K 决定“我能提供什么”
• 相似度越高说明越相关
• 权重越高代表越重要
• 权重 × V 的结果就是模型真正关心的上下文

Multi-Head Attention：不是一个调度器，而是 N 个

多头注意力（Multi-Head Attention）机制可以理解为多个调度器并行工作，每个 Head 关注不同的语义特征（如位置、语法、实体关系、长距离依赖等）。

下图展示了多头注意力的结构：

工程视角下：

• 多头 = 多视角
• 拼接后合并 = 整体理解语义

Feed Forward Network（FFN）：类似业务逻辑处理器

Self-Attention 负责捕获“关系”，而前馈网络（Feed Forward Network, FFN）则负责捕获“模式”。

可以类比 Service Mesh 架构：

• Self-Attention 像 Envoy Sidecar：负责路由和策略
• FFN 像 Workload：决定业务逻辑（如转换、推断）

每层 Transformer block 的结构如下：

Attention → FFN → 输出

这种结构让模型既能理解上下文关系，又能执行语义级别的处理。

Residual + LayerNorm：像 Sidecar 的校验和稳定机制

没有残差连接（Residual），模型会：

• 无法训练深层结构
• 信息容易丢失
• 梯度会爆炸或消失

你可以把它理解成：

• 残差连接 = 保留原始输入的旁路（类似 Kubernetes controller 的对照原状态）
• LayerNorm = 每层的健康检查与校验器（保持数值稳定）

下图展示了 Residual 和 LayerNorm 的组合结构：

这种设计保证了模型的稳定性和可训练性。

Encoder vs Decoder：为什么 LLM 只用 Decoder？

早期 Transformer 架构包含 Encoder 和 Decoder 两部分：

大语言模型（如 GPT 系列）只使用 Decoder 堆栈，因为它：

• 逐字生成
• 需要掩码自注意力（防止偷看未来）
• 天然适合对话与生成式任务

一句话总结：

LLM 是纯 Decoder Transformer

总结

Transformer 可以被看作：

• 能够自动确定“该关注什么信息”的智能调度系统
• 能并行处理所有输入的结构化计算图
• 由 Attention + FFN 组成的深度流水线处理架构

它之所以能引领 AI 时代，原因在于：

• 能理解长距离依赖
• 能完全并行训练（比 RNN 快 100 倍）
• 能扩展到图像、语音、多模态
• 能利用 KV Cache 实现高速推理
• 是所有现代大语言模型（LLM, Large Language Model）的底层架构