Transformer：深度学习时代的分水岭
过去十年，深度学习几乎重塑了整个人工智能领域。从图像识别到语音识别，再到自然语言处理（NLP），我们见证了一个又一个模型的进化。而在 NLP 领域，真正改变游戏规则的模型，毫无疑问是 Transformer。
这篇文章将带你从零理解 Transformer：
它为什么出现？解决了什么问题？内部结构如何运作？为什么它能成为 GPT、BERT 等大模型的基础？
一、Transformer 的出现：时代的需要
在 Transformer 出现之前，NLP 的主流模型是：
- RNN（循环神经网络）
- LSTM / GRU（改进版 RNN）
- CNN 文本卷积模型
虽然这些模型在当时取得了不错的效果，但也遭遇了多个根本性瓶颈：
1. 序列依赖太强，难以并行
RNN 每一步都依赖前一步：
1 | h(t) -> h(t+1) -> h(t+2) ... |
这意味着：
- 训练无法并行化
- 速度慢
- 对长序列不友好（梯度消失/爆炸问题）
2. 长距离依赖难以建模
例如句子：
“我昨天看了一部电影，我觉得它非常好看。”
这里“它”指代“电影”，人类很自然，但 RNN 需要跨越很多词才能关联，效果不稳定。
3. CNN 虽可并行，但感受野有限
必须堆叠很多层卷积才能覆盖长距离上下文，效率仍然不高。
二、Transformer：新的范式从此诞生
2017 年，Google 在论文 《Attention Is All You Need》 中提出：
“序列建模根本不需要 RNN，也不需要 CNN，只需要 Attention（注意力）。”
这是一个革命性的观点。
Transformer 完全抛弃 RNN 的递归结构，转而只使用：
→ Self-Attention（自注意力机制）
→ Position Encoding（位置编码）
→ 多头注意力、多层堆叠（Multi-Head, Stacked Layers）
最核心的思想是：
“在序列中，每个词都能直接和其他所有词建立联系，并根据相关性动态分配权重。”
这彻底解决了 RNN 的所有历史问题。
三、Transformer 为什么如此强大？
总结它的优势可以一句话概括：
更快、更准、能看全局。
下面逐点解释。
1. 训练可以完全并行化（突破性进步）
自注意力机制让所有词之间的关系可以一次性计算：
1 | 所有词 ↔ 所有词 |
不再像 RNN 一步步传递。
这带来：
- 训练速度巨大提升
- 能利用 GPU 的矩阵计算优势
- 能训练更大的模型
2. 天然具备“全局视野”
自注意力机制计算每个词对所有词的重要性，例如：
1 | Attention("它", "电影") → 高权重 |
模型能自动找到长距离依赖关系。
3. 表达能力更强
Transformer 使用 多头注意力（Multi-Head Attention）：
- 一个头关注语义信息
- 一个头关注句法结构
- 一个头关注代词关系
……
模型可以从多个角度“看”句子，让表示更加丰富。
4. 更容易扩展、堆叠和并行
Transformer 模块化结构清晰，可以堆叠几十层甚至上百层。
这为后续的模型奠定了基础：
- BERT（2018）
- GPT 系列（2018 – 2024）
- ViT 图像 Transformer（2021）
- ChatGPT、Claude、Gemini 等顶级大模型
都源自 Transformer。
四、Transformer 内部结构概览
Transformer 包含 Encoder（编码器） 和 Decoder（解码器） 两个部分，但现代大多数模型只使用其中一部分：
| 模型 | 使用结构 |
|---|---|
| BERT | Encoder-only |
| GPT | Decoder-only |
| T5 / FLAN | Encoder-Decoder |
原始架构中，一个 Transformer 层包含：
1. Multi-Head Self-Attention（多头自注意力）
核心计算公式：
1 | Attention(Q, K, V) = softmax(QKᵀ / sqrt(d_k)) V |
实现“词与词之间相关性”的计算。
2. Feed Forward Network（位置前馈网络）
对每个词的表示做非线性变换，提升表达能力。
3. Add & Norm（残差连接 + LayerNorm）
为了解决深层网络训练困难问题。
4. Position Encoding（位置编码）
因为 Transformer 不再使用 RNN/CNN，序列没有位置顺序，因此需要位置编码告诉模型：
- 谁是第一个词
- 谁是第二个词
- 谁更靠后
位置编码通常用正弦余弦函数构造。
五、Transformer 之后：新时代的大模型浪潮
Transformer 诞生后，NLP 领域彻底变天。
2018：BERT 出现
- 彻底改变 NLP 预训练范式
- 情感分析、命名实体识别等任务效果暴涨
2018~2020：GPT 系列
- GPT-1 → GPT-2 → GPT-3
- 语言生成能力大幅提升
- LLM（大语言模型）时代开启
2021：Vision Transformer（ViT）
Transformer 模型跨界视觉，效果强于 CNN
2022~2025：ChatGPT 时代
Transformer 模型成为 AGI 的基础框架
世界开始感受 AI 的力量