Transformer 到底是什么？一张图看懂大模型的"地基"架构
导语：为什么今天所有大模型都长一个样？本文用一张架构图 + 一段 numpy 自注意力代码，讲清 Transformer 到底是啥、它凭什么撑起整个生成式 AI。适合想搞懂"模型内部长啥样"的开发者。
一、背景 / 为什么需要它
上篇聊完预训练，你知道模型靠"读海量文本、猜下一个词"练出来。但更根本的问题没解开：模型内部靠什么结构，才装得下那些语言规律？
早年模型（RNN）一个词一个词往下读，读到后面前面的意思就容易忘——像读长句，刚到句尾要回头理解句首"它"指谁，却早没印象只能重读。这种"记性差"的结构遇长句就吃力。Transformer 正是为治这个毛病而生，今天几乎是所有大模型的统一地基。
二、核心概念 / 原理
1）Transformer 的核心：谁和谁有关，一眼看全
Transformer 最厉害的一招叫注意力机制：处理每个词时不按顺序硬读，而是同时看完整句，自己判断"该重点关注哪些词"。
比如"猫坐在垫子上，因为它累了"。模型处理"它"时能直接把注意力放到"猫"身上，不用从前往后数。这一步让模型第一次做到：理解上下文不再受距离限制。
2）一张图怎么看 Transformer
把它想成一摞"处理层"：最底是输入层，把 Token 变成模型能算的数字向量；往上每层都做同一件事——用注意力重新掂量词与词的关系，再加工把信息往上传。层数越多，能捕捉的关系越深越抽象。
转载自 CSDN-专业IT技术社区
原文链接：https://blog.csdn.net/xushu0924/article/details/165994711
