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Transformer 架构：大模型时代的基石

jack.yang

修改于 2026-03-25 11:58:53

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概述

Transformer 不是一种模型，而是一种范式。它用“注意力”重新定义了序列建模的方式，打破了循环与卷积的统治，开启了大模型时代的大门。

文章被收录于专栏：大模型系列大模型系列

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

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大模型部署

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目录

一、为什么需要 Transformer？

二、整体架构：编码器-解码器（Encoder-Decoder）

三、核心组件详解
- 1. 输入嵌入（Input Embedding） + 位置编码（Positional Encoding）
- 2. 多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）
  - 自注意力（Self-Attention）做什么？
  - 多头（Multi-Head）的意义？
- 3. 前馈神经网络（Feed-Forward Network, FFN）
- 4. 残差连接 + 层归一化（Residual Connection + LayerNorm）

四、Decoder 的特殊设计：掩码自注意力（Masked Self-Attention）

五、为什么 Transformer 能成为大模型基石？

六、常见变体与演进

七、完整动手实践：Mini Transformer + 注意力可视化
- 第一步：安装依赖
- 第二步：完整 Mini Transformer 代码（含位置编码、多头注意力、分类头）
- 第三步：生成模拟数据并训练（避免依赖 IMDb）
- 第四步：可视化注意力权重
  - 🔍 如何解读？

总结