1.1　Transformer的基础架构与原理

Transformer模型的核心在于其独特的多头注意力机制与网络稳定性设计，这一架构在处理自然语言任务中展现了卓越的建模能力。多头注意力机制通过对输入序列的并行计算，捕捉各词之间的复杂依赖关系，并通过查询、键和值的矩阵变换实现高效信息交互。同时，位置编码引入了序列中的位置信息，使得模型在没有循环结构的前提下具备捕捉顺序信息的能力。层归一化与残差连接进一步提升了网络的稳定性，确保深层结构的流畅传递和梯度的有效回传，为Transformer的深层学习奠定了基础。

本节主要介绍Transformer架构的多头注意力机制模块和位置编码设计的特点，并在此基础上讲解Transformer的核心原理。

1.1.1　多头注意力机制的核心计算

多头注意力机制是Transformer架构中的核心模块，其设计使模型能够关注输入序列中的不同位置，并并行地捕捉不同的语义关系。在这一机制中，每个输入词通过查询（Query）、键（Key）和值（Value）矩阵计算注意力分数。Transformer编码器结构与多头注意力机制分别如图1-1和图1-2所示。

多头注意力的计算可以看作多个注意力头的组合，每个头使用独立的权重矩阵对查询、键和值进行线性变换，从而在不同的语义维度上捕捉信息。接着，将各头的输出拼接起来，并通过线性变换生成最终输出。

以下代码将基于多头注意力机制的核心计算步骤实现完整示例，包括查询、键和值矩阵的生成，注意力分数的计算以及多头并行计算。

代码说明如下：

（1）定义多头注意力机制类MultiHeadAttention，其中包含查询、键和值的线性变换层和最终输出层。

（2）初始化时，将输入的嵌入维度按头数划分，每个头的维度为总嵌入维度除以头数。注意确保嵌入维度能够被头数整除。

（3）在forward方法中，首先根据头数重新调整查询、键和值的形状，使每个头拥有独立的嵌入表示。

（4）使用torch.einsum计算查询和键的点积，生成注意力分数矩阵，并应用softmax归一化得到每个位置的注意力权重。

（5）通过点积将注意力权重应用到值矩阵上，并将多个头的输出拼接起来，通过线性变换得到最终输出。

（6）在代码末尾初始化多头注意力层，并传入一个随机生成的输入数据进行测试，最终输出多头注意力机制的计算结果。

该实现将输出形状为(3, 10, 64)的多头注意力机制结果，表示经过8头并行注意力计算后的输出信息：

如果我们用生活中的例子来看待多头注意力机制，它就像几个朋友一起看电影，每个人关注的点不一样，有人观察剧情发展，有人注意演员表演，有人专注背景音乐。电影结束后，大家分享自己的感受，整合后对电影的理解比一个人单独看更深入。这种机制让模型能够同时捕捉到数据中的各种细节，理解更全面。

与单头注意力相比，多头注意力可以并行计算多个不同的注意力分布，能更高效地捕捉数据中的多种关系。如果只有一个头，模型的关注点可能过于单一，比如只看到主语和动词的关系，而忽略了修饰语的作用。多头注意力通过“分工合作”，确保模型能从不同角度分析数据，从而理解复杂结构的文本或其他输入。

多头注意力机制的关键在于“分头工作，最后汇总”。每个头独立计算注意力分布，通过关注不同的部分，捕捉数据的多样性，最后这些头的输出被整合，生成模型的最终输出。这种机制是Transformer成功的关键，正是它让模型能够灵活、高效地处理复杂的自然语言任务。

1.1.2　位置编码与网络稳定性的设计

在Transformer中，位置编码是一项关键设计，它为模型提供了序列顺序信息，弥补了无序的自注意力机制。位置编码通过将固定的位置信息添加到输入嵌入上，使模型能够在没有循环或卷积结构的情况下处理序列。常见的位置编码是采用正弦和余弦函数，通过不同频率的波形表示不同位置。

此设计为每个位置生成唯一的编码，确保模型能够学习到顺序依赖。此外，为了确保深层网络稳定，Transformer架构引入了层归一化和残差连接，保证梯度流动的稳定性和数据在层间的连贯性。Transformer完整架构如图1-3所示。

通俗来说，Transformer就像一个聪明但没有记忆力的“听众”，虽然可以理解句子中每个单词的含义，但无法分辨这些单词在句子中的先后顺序。位置编码就像在每个单词上贴一个“编号”，告诉模型这个单词是第几个，以帮助它感知输入的结构。

位置编码的核心思想是为每个输入位置生成唯一的向量，这些向量与词嵌入（word embeddings）一起输入模型。固定位置编码公式如下：

其中， pos 是位置索引， i 是嵌入向量的维度索引， d 是嵌入向量的总维度。对于“猫吃老鼠”这样一句话，如果没有位置编码，Transformer可能认为“猫”和“老鼠”的关系是一样的，因为它只关注单词的内容，而忽略了顺序。有了位置编码，模型能够意识到“猫”在句子开头，“老鼠”在后面，从而正确理解句子含义。

以下代码将实现位置编码生成、层归一化以及残差连接。

代码说明如下：

（1）PositionalEncoding类生成位置编码矩阵，并将其添加到输入序列。位置编码通过不同频率的正弦和余弦函数，为模型引入位置信息。在forward方法中，位置编码被添加到输入序列上，使模型具备顺序意识。

（2）ResidualConnectionLayerNorm类实现了残差连接和层归一化，通过将子层输出与输入直接相加，并使用LayerNorm进行归一化，确保网络在深度增加的情况下保持稳定。forward方法对输入张量与子层输出执行残差连接。

（3）在代码末尾，首先初始化位置编码并将其应用于输入，随后初始化残差连接和层归一化模块，并对位置编码后的张量进行处理，最终输出结果。

代码运行结果如下： gs0vbU334Z6WZiyGy0IcdBge64kMFYl0zwSwzrMgKcxEhl58HOMX95W5U1Rm6MZi