transformer由五大模块构成：一、输入嵌入与位置编码，将词元映射为向量并叠加正弦余弦位置编码；二、多头自注意力，通过q/k/v投影、缩放点积及多头拼接捕获全局依赖；三、前馈网络，逐位置进行线性-gelu-线性变换；四、残差连接与层归一化，稳定训练；五、解码器掩码自注意力，用下三角掩码确保因果性。
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如果您希望深入理解 AI 如何解析和生成人类语言，就必须揭开 Transformer 架构的底层结构。它并非黑箱，而是由多个可解释、可拆解的组件协同运作。以下是 Transformer 内部构造的关键组成部分及其作用机制：
一、输入嵌入与位置编码
Transformer 无法直接处理原始文本，必须先将词元（token）映射为稠密向量，并显式注入序列顺序信息，因为其自身不具备循环或卷积结构来感知位置。
1、将输入句子分词，每个词元通过查表方式映射为固定维度的嵌入向量，例如使用预训练的词汇表获得 512 维向量。
2、生成与嵌入向量维度一致的位置编码向量，该向量由正弦与余弦函数按特定频率交替计算得出，确保不同位置具有唯一且可学习的相对关系表达。
3、将词嵌入向量与对应位置编码向量逐元素相加，形成含位置信息的输入表示。
二、多头自注意力机制
该模块使模型能在不同子空间中并行捕获词元间的依赖关系，既关注局部邻近词，也建模长距离语义关联，是 Transformer 区别于 RNN/CNN 的核心创新。
1、对输入矩阵分别乘以三组可学习权重矩阵，得到查询（Q）、键（K）、值（V）三个投影矩阵。
2、计算缩放点积注意力：对 Q 与 Kᵀ 的乘积结果除以根号下向量维度后应用 softmax，再与 V 相乘，得到单头注意力输出。
3、重复上述过程 h 次（如 h=8），每次使用独立的权重矩阵，生成 h 个不同视角的注意力输出。
4、将 h 个头的输出沿特征维度拼接，再经一次线性变换，得到最终多头注意力结果。
三、前馈神经网络层
该层为每个位置独立施加非线性变换，增强模型表达能力，不共享参数，也不引入跨位置交互，仅作用于单个位置的向量表示。
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1、将自注意力输出送入第一个线性变换，将其映射至更高维度（如从 512 扩展到 2048）。
2、应用高斯误差线性单元（GELU）激活函数，引入非线性特性。
3、再经第二个线性变换，将维度还原至原始大小（如从 2048 回到 512）。
四、残差连接与层归一化
残差连接缓解深层网络梯度消失问题，层归一化则稳定各层输入分布，二者组合保障模型在堆叠多层时仍能有效训练。
1、将某子层（如自注意力或前馈网络）的输入与输出相加，构成残差路径。
2、对该相加结果执行层归一化：对当前序列所有位置在特征维度上计算均值与方差，进行标准化，并引入可学习的缩放和平移参数。
五、解码器中的掩码自注意力
为防止解码器在预测第 t 个词时看到后续词的信息，必须对注意力权重矩阵实施下三角掩码，确保因果性约束严格成立。
1、在解码器首层自注意力中，构建一个与 QKᵀ 同尺寸的掩码矩阵，其上三角区域填充 负无穷大（-inf），下三角及对角线为 0。
2、将该掩码加至 QKᵀ 的原始得分上，再进行 softmax 运算，使上三角位置的概率趋近于零。
3、掩码操作仅应用于解码器的自注意力子层，编码器与解码器交叉注意力均不使用此掩码。
