生成 "我" 時，整個輸入流程你隻需要先記住下麵的關鍵流程 ：
詞 → 向量 → 加位置 → Q/K/V → 注意力 → FFN → 輸出
然後我們來一點一點看 。Llama 都堆到了幾十層甚至上百層 。GPT 、需要把每個詞轉換成一個向量 ，
注意力頭的數量是一個超參（Hyperparameter） ，
這就是單一的 Self-Attention 。
③ Q / K / V
：Self-Attention 的靈魂
這是最讓人拍案叫絕的設計之一。後麵這個字是啥，
① Output Embedding ：先把輸出詞變向量
理解方式和輸入一樣
，為啥又需要 Multi-Head Attention 呢
？
因為我們需要從多個角度來理解自然語言。
此時就需要 Masked Multi-Head Attention功能來遮住未預測的詞 ，層數越多、但我們肯定還不能丟掉原始信息 。
當提起 Transformer 這個話題時
，同時又不需要多餘的訓練成本 。也能堆更多層
。就越關注這個詞 。旨在讓更多讀者看完就能通俗地
、
06｜Decoder 如何像人一樣“輸出”內容
？
Decoder是模型的“寫作器”
，並最終經過Add & Norm後輸出給下一層或最終的預測模塊 。
③ Masked Multi-Head Attention：遮住未來
有同學說了，更深度的非線性變換。就是下一個要生成的詞。可擴展的對稱性設計（Encoder與Decoder層具有相似的核心結構） ，每個注意力頭可以關注不同的視角，
也就是說它和上麵的 Shifted Right協同工作
，
一般來講
，
在Multi-Head Attention（即論文中的Encoder-Decoder Attention層）中“請教”Encoder的最終輸出 ，而是實實在在的矩陣乘法結果 。
05｜重複 N 次 ：論文是 6 層
，成為當今所有大語言模型的基石 ，描述了針對同一段文字 ，但若深入追問細節，48 個甚至更多的注意力頭
，decoder什麽的 ，
句子中的每個詞都會生成 3 個向量 ：
- Q（Query）我想找什麽？
- K（Key）我是誰 ？我有什麽特征
？
- V（Value）我的實際含義是什麽 ？
它們不是概念 ，也就是一組數字 ，但也是理解後麵一切的起點 。
同樣通過一個FFN網絡進行深度加工 ，
03｜殘差連接 + LayerNorm：讓訓練更穩定
Self-Attention 隻是“加工”了一遍詞向量 ，完美詮釋了 Attention is All You Need的革命性思想
。其工作嚴格遵循架構圖右側流程，
但這其實也是一個 超參（Hyperparameter） 。把相關信息搜集到一起；
FFN則負責深加工，
02｜為什麽需要 Multi-Head Attention
？
有了單一的 Self-Attention ，下麵我們就來一步步通俗理解下這張架構圖的深層含義
。輸出 "我愛你"。核心是 “從左到右
，相當於給模型做一個填空題 ：
題目: <start> 我 愛
此時模型看到的是 ：
<start> 我 愛
也就是右移一格
。
如果你想對當下 AI LLM(大語言模型) 的工作原理有所了解
，
為了理解這個過程
，“你”
、問 ：
“你跟我有多相關 ？”
打分越高
，需要把標準答案整體右移一位 ，上麵向右移一位沒啥意義呀
，最後由FFN進行深度非線性變換以增強特征表達 。而不僅僅是做簡單的線性組合 。句子裏的每個詞都會：
拿著自己的 Q 到其他詞的 K 那裏去“打分”
，
模型不認識“我”
、Decoder的輸出經由Linear+Softmax層轉換為下一個詞的概率分布
。需要參考 Encoder 的輸出
。Transformer憑借這一高度並行
、逐詞生成”
。仿佛人人都可以講些相關名詞出來，
後來的 BERT
、並經過Add & Norm。
接下來 ，卻很少有人能真正地說清楚 。整體代表Decoder
。
於是：
原始輸入 + 注意力結果 → 做 LayerNorm 歸一化（對應架構圖中 Add & Norm）
這個殘差結構讓訓練穩定得多 ，例如 ：
我 → [0.12, -0.88, 0.43, ...]
這裏簡化了精度方便閱讀 ，連接輸入和輸出 ，論文中的例子是並行開 8 個注意力頭 。FFN 負責提升表達力
。
下圖是論文最後給出的一個簡單示例，揭開 ChatGPT
、
它像給每個位置貼上一段獨一無二的“節奏標簽” ，讓每個詞清楚自己的“位置” 。那一定要認識一下本文的主角 Transformer 。
實際可以開12 個
、用於後續計算 。這是第 2 個詞……”
論文使用了 sin + cos 函數計算的位置編碼方式
，我們一步步拆解了Transformer的核心機製 ：從詞向量化與位置編碼奠定基礎，它需要依次填出三個空：
第一個空：題目是 <start> ______第二個空 ：題目是 <start> 我 ______第三個空：題目是 <start> 我 愛 ______
④ Multi-Head Attention- “請教Encoder”
Decoder 在生成新詞時 ，
它最初來自一篇被稱為“AI 大航海時代起點”的論文 ：
- Attention is All You Need
這篇論文首次提出的 Transformer 架構
，
比如模型要開始做這張填空卷了。從更多視角掃描句子 。可能主要關注輸入的 "I"
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