Transformer架构通俗解析：从编码器到解码器的结构拆解

2026年1月8日 互联网

一、Transformer的诞生背景与核心优势

在自然语言处理（NLP）领域，传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）长期占据主导地位。然而，RNN的序列依赖性导致训练效率低下，CNN的局部感受野限制了长距离依赖的捕捉能力。2017年，谷歌团队提出的《Attention Is All You Need》论文颠覆了这一局面，引入了完全基于自注意力机制的Transformer架构。

Transformer的核心优势在于：

  1. 并行计算能力：通过自注意力机制，所有位置的词元可以同时计算依赖关系，大幅提升训练速度。
  2. 长距离依赖捕捉：自注意力直接建模任意位置之间的关系，避免RNN的梯度消失问题。
  3. 可扩展性：模块化设计支持堆叠多层（如6层编码器+6层解码器），增强模型表达能力。

二、Transformer架构整体框架

Transformer由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成，每部分均包含N个相同层（通常N=6）。输入序列首先经过编码器生成上下文表示，再由解码器生成输出序列。

1. 输入处理：词嵌入与位置编码

  • 词嵌入（Embedding）：将离散的词元映射为连续的向量空间，例如将“Hello”转换为维度为512的浮点向量。
  • 位置编码（Positional Encoding）：由于Transformer缺乏序列顺序信息，需通过正弦/余弦函数生成位置编码，与词嵌入相加后输入模型。公式如下： 
    1. import numpy as np
    2. def positional_encoding(max_len, d_model):
    3.     position = np.arange(max_len)[:, np.newaxis]
    4.     div_term = np.exp(np.arange(0, d_model, 2) * -(np.log(10000.0) / d_model))
    5.     pe = np.zeros((max_len, d_model))
    6.     pe[:, 0::2] = np.sin(position * div_term)  # 偶数位置
    7.     pe[:, 1::2] = np.cos(position * div_term)  # 奇数位置
    8.     return pe

2. 编码器结构：多头注意力与前馈网络

每个编码器层包含两个子层：

  • 多头自注意力机制（Multi-Head Attention）：

    • 将输入拆分为多个头（如8个），每个头独立计算注意力权重，最后拼接结果。
    • 核心公式：
      [
      \text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V
      ]
      其中 (Q)（查询）、(K)（键）、(V)（值）通过线性变换从输入生成，(d_k)为键的维度。
    • 直观理解：类似“检索-匹配-聚合”过程。例如翻译“The cat”时，模型会同时关注“cat”与“The”的语法关系。

  • 前馈神经网络（Feed Forward Network, FFN）：

    • 每个位置独立应用两层全连接网络（如512→2048→512），引入非线性变换。
    • 残差连接与层归一化：每个子层后添加残差连接（(H = \text{Sublayer}(X) + X)）和层归一化，缓解梯度消失问题。

3. 解码器结构：掩码自注意力与编码器-解码器注意力

解码器层包含三个子层：

  • 掩码多头自注意力（Masked Multi-Head Attention）：
    • 通过掩码矩阵屏蔽未来信息（如预测第3个词时，仅允许关注前2个词），确保生成过程的自回归性。
  • 编码器-解码器注意力（Encoder-Decoder Attention）：
    • 解码器的查询（Q）来自上一子层输出，键（K）和值（V）来自编码器最终输出，实现跨模态信息交互。
  • 前馈网络与归一化：与编码器一致，保持结构对称性。

三、关键模块实现细节

1. 自注意力机制的矩阵运算

以单头注意力为例，输入矩阵 (X \in \mathbb{R}^{n \times d})（(n)为序列长度，(d)为模型维度）的计算流程如下：

  1. 生成 (Q, K, V)：
    [
    Q = XW_Q, \quad K = XW_K, \quad V = XW_V
    ]
    其中 (W_Q, W_K, W_V \in \mathbb{R}^{d \times d_k})。
  2. 计算注意力分数：
    [
    S = \frac{QK^T}{\sqrt{d_k}} \in \mathbb{R}^{n \times n}
    ]
  3. 应用softmax并聚合：
    [
    \text{Output} = \text{softmax}(S)V
    ]

2. 多头注意力的并行化优势

假设8个头，每个头维度为64（总维度512），则：

  • 并行计算8个较小的矩阵乘法，而非单个512维乘法。
  • 允许模型从不同表示子空间学习信息（如语法、语义、指代等）。

四、实现建议与优化思路

  1. 模型规模选择：
    • 小规模任务（如文本分类）可使用Base版本（6层，512维）。
    • 复杂任务（如机器翻译）建议Large版本（24层，1024维）。
  2. 训练技巧：
    • 学习率预热（Warmup）：前10%步骤线性增加学习率，避免初期震荡。
    • 标签平滑（Label Smoothing）：将0/1标签替换为0.1/0.9，提升泛化能力。
  3. 部署优化：
    • 量化：将FP32权重转为INT8，减少内存占用。
    • 蒸馏：用大模型指导小模型训练，平衡精度与速度。

五、Transformer的变体与演进

  1. BERT：仅使用编码器，通过掩码语言模型（MLM）预训练，适用于文本理解任务。
  2. GPT系列：仅使用解码器，采用自回归方式生成文本，推动大语言模型发展。
  3. ViT：将图像分割为补丁序列，直接应用Transformer处理视觉任务。

六、总结与展望

Transformer通过自注意力机制重新定义了序列建模的范式，其模块化设计使其成为通用架构。未来方向包括：

  • 稀疏注意力（如Longformer）降低计算复杂度。
  • 结合CNN的混合架构（如CvT）提升局部特征提取能力。
  • 硬件协同优化（如百度智能云提供的GPU加速方案）推动大规模部署。

掌握Transformer的结构与原理，是深入理解预训练模型、多模态学习等前沿领域的基础。通过实践编码器-解码器的实现，开发者可快速构建高效的序列处理系统。

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