Transformer架构全解析：核心网络结构与典型架构图详解

2026年1月8日 互联网

Transformer架构全解析：核心网络结构与典型架构图详解

Transformer架构自2017年提出以来，已成为自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）领域的核心模型。其核心优势在于通过自注意力机制（Self-Attention）实现并行计算，突破了传统循环神经网络（RNN）的序列依赖限制。本文将从基础架构出发，结合典型架构图，解析不同变体的设计差异与实现细节。

一、基础Transformer架构：编码器-解码器结构

原始Transformer架构采用经典的编码器-解码器（Encoder-Decoder）结构，由6个编码器层和6个解码器层堆叠而成。其核心组件包括：

1. 编码器层结构

编码器层由两个子层组成：

  • 多头自注意力层：通过并行计算多个注意力头，捕捉输入序列中不同位置的依赖关系。每个注意力头的计算可表示为： 
    1. def scaled_dot_product_attention(Q, K, V):
    2.     # Q, K, V为查询、键、值矩阵
    3.     matmul_qk = np.matmul(Q, K.T)  # 计算注意力分数
    4.     dk = K.shape[-1]
    5.     scaled_attention = matmul_qk / np.sqrt(dk)  # 缩放点积
    6.     weights = softmax(scaled_attention, axis=-1)  # 归一化
    7.     output = np.matmul(weights, V)  # 加权求和
    8.     return output
  • 前馈神经网络（FFN）：包含两个线性变换和一个ReLU激活函数，用于非线性特征转换。典型配置为d_model=512（隐藏层维度）和d_ff=2048（FFN中间层维度）。

2. 解码器层结构

解码器层在编码器基础上增加掩码多头注意力层，通过掩码机制防止未来信息泄露。其结构包含三个子层：

  • 掩码自注意力层（处理解码器输入）
  • 编码器-解码器注意力层（关联编码器输出）
  • 前馈神经网络（与编码器相同）

典型架构图说明

基础Transformer的架构图呈现对称的编码器-解码器堆叠结构。编码器部分通过残差连接（Residual Connection）和层归一化（Layer Normalization）实现梯度稳定，解码器部分在自注意力层中引入下三角掩码矩阵，确保生成过程仅依赖已生成的部分。

二、Transformer变体架构：从编码器到纯解码器

随着应用场景的扩展，Transformer架构衍生出多种变体，核心差异体现在编码器/解码器的取舍与注意力机制的优化。

1. 编码器主导架构：BERT类模型

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）采用纯编码器结构，通过双向自注意力机制捕捉上下文信息。其架构特点包括：

  • 掩码语言模型（MLM）：随机遮盖15%的输入词，通过上下文预测被遮盖词。
  • 下一句预测（NSP）：判断两个句子是否连续，增强句子级理解能力。

架构图对比：BERT的架构图去除了解码器部分，仅保留编码器堆叠，输入层增加Segment Embedding区分不同句子。

2. 解码器主导架构：GPT类模型

GPT（Generative Pretrained Transformer）系列采用纯解码器结构，通过自回归生成实现文本生成。其架构优化包括：

  • 因果掩码：解码器自注意力层使用严格下三角掩码，确保生成过程仅依赖历史信息。
  • 稀疏注意力：GPT-3引入局部注意力与全局注意力混合机制，降低长序列计算复杂度。

性能对比：GPT-3的架构图显示解码器层数增加至96层，隐藏层维度扩展至12288，参数规模达1750亿。

3. 混合架构：T5与编码器-解码器优化

T5（Text-To-Text Transfer Transformer）将所有NLP任务统一为文本到文本的格式，其架构改进包括：

  • 相对位置编码：替代绝对位置编码，提升长序列处理能力。
  • 共享嵌入层：输入/输出嵌入矩阵共享参数，减少参数量。

架构图特征：T5的编码器-解码器连接部分增加跨层注意力（Cross-Layer Attention），增强信息传递效率。

三、架构设计实践：从理论到落地

1. 架构选型建议

  • 序列建模任务（如机器翻译）：优先选择编码器-解码器结构，利用双向编码与自回归解码的互补性。
  • 文本生成任务（如对话系统）：纯解码器架构（如GPT）更适用，通过大规模预训练提升生成质量。
  • 文本理解任务（如分类）：纯编码器架构（如BERT）通过双向注意力捕捉上下文，结合任务特定头部（如线性分类层）实现高效分类。

2. 性能优化策略

  • 注意力头数优化：实验表明，8-16个注意力头可在计算效率与表达能力间取得平衡。过多头数可能导致注意力分散，过少则无法捕捉复杂依赖。
  • 层归一化位置：将层归一化从残差连接后移至残差连接前（Pre-LN），可显著提升训练稳定性，尤其适用于深层模型。
  • 梯度检查点：通过牺牲少量计算时间（约20%）换取内存占用降低（约60%），支持训练更长序列的模型。

3. 典型实现代码（PyTorch示例）

  1. import torch
  2. import torch.nn as nn
  4. class TransformerEncoderLayer(nn.Module):
  5.     def __init__(self, d_model, nhead, dim_feedforward=2048):
  6.         super().__init__()
  7.         self.self_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, nhead)
  8.         self.linear1 = nn.Linear(d_model, dim_feedforward)
  9.         self.dropout = nn.Dropout(0.1)
  10.         self.linear2 = nn.Linear(dim_feedforward, d_model)
  11.         self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model)
  12.         self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model)
  14.     def forward(self, src, src_mask=None):
  15.         # 自注意力子层
  16.         src2, attn_weights = self.self_attn(src, src, src, attn_mask=src_mask)
  17.         src = src + self.dropout(src2)
  18.         src = self.norm1(src)  # 残差连接 + 层归一化
  20.         # 前馈子层
  21.         src2 = self.linear2(self.dropout(torch.relu(self.linear1(src))))
  22.         src = src + self.dropout(src2)
  23.         src = self.norm2(src)
  24.         return src

四、未来趋势：高效Transformer架构

当前研究聚焦于降低Transformer的计算复杂度，典型方向包括：

  • 线性注意力：通过核方法或低秩近似，将注意力复杂度从O(n²)降至O(n)。
  • 稀疏注意力：如BigBird模型，结合局部注意力、全局注意力与随机注意力，平衡计算效率与表达能力。
  • 模块化设计：如Switch Transformer，通过动态路由机制激活不同专家模块，提升参数利用率。

架构图演进：未来Transformer架构图可能呈现动态计算路径，根据输入特征自适应选择注意力模式，进一步突破计算瓶颈。

总结

Transformer架构的演进体现了从通用设计到场景优化的过程。基础编码器-解码器结构奠定了并行计算的基础，BERT/GPT等变体通过结构简化与注意力优化，分别在理解与生成任务中取得突破。开发者在选型时需结合任务特点（如序列长度、是否需要双向上下文）与资源约束（如计算预算、内存限制），灵活选择或组合不同架构组件。随着稀疏化与动态计算技术的发展，Transformer架构正朝着更高效、更灵活的方向演进。

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