大白话大模型Transformer架构 - 基于自注意力机制的神经网络结构

我用搭积木游戏来解释Transformer，保证8岁小朋友也能听懂！

1. 积木工厂（Transformer）

想象你有一个超级积木工厂，专门生产会讲故事的机器人🤖。这个工厂的核心秘密就是Transformer，它能让机器人学会：

•读很多书（处理文字）

•记住重要的事情（理解关系）

•讲有趣的故事（生成内容）

2. 魔法积木块（自注意力机制）

工厂里有一种魔法积木块，它的超能力是：

“看全局”：比如读到句子“猫追老鼠”，它能立刻知道：

•“猫”和“追”有关（谁在动？）

•“追”和“老鼠”有关（追什么？）

“记重点”：自动给重要的词（如“猫”“老鼠”）贴金色标签，普通词（如“的”）贴灰色标签。

小朋友版定义：自注意力=让机器人学会“谁和谁是好朋友”！

3. 分工合作的工人（多头注意力）

工厂有多个小工人，每个工人负责找不同的问题：

• 工人A：找“谁在做什么”（猫追）

• 工人B：找“动作和谁有关”（追老鼠）

• 工人C：找“时间地点”（比如“昨天在花园”）

最后把大家的发现拼起来，故事就更完整啦！

4. 积木顺序贴纸（位置编码）

机器人需要知道词语的顺序，就像你的乐高说明书：

工厂会给每个积木贴数字贴纸：

• “猫”（贴1号）

• “追”（贴2号）

• “老鼠”（贴3号）

这样机器人就知道是“123”（猫追老鼠），而不是“老鼠追猫”！

5. 终极任务：讲故事！

工厂训练机器人的方法：

1️⃣先听故事（读海量书）

2️⃣猜谜游戏（遮住部分词，猜正确答案）

3️⃣自己编故事（学会后就能写作文、聊天了！）

 一句话总结

Transformer=“用魔法积木块（自注意力）+分工小工人（多头）+顺序贴纸（位置编码）”，造出会学习的机器人！

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