摘要：我做AI产品经理这几年，天天跟工程师聊模型优化，其实Transformer没那么复杂，今天就用几个小故事，把它讲清楚。

很多人每天用GPT聊天、让文心一言总结文档，却不知道这些大模型为啥能“看懂”人的话。

Self-Attention、位置编码这些词一出来，更是直接让人打退堂鼓。

我做AI产品经理这几年，天天跟工程师聊模型优化，其实Transformer没那么复杂，今天就用几个小故事，把它讲清楚。

之前听工程师聊过一个老模型的糗事。

在Transformer出现前，AI处理语言靠的是RNN和LSTM，你可以把它们想成一个只会逐字读课文的学生。

读“天空是蓝色的”这种短句子还行，一碰到长文本就露怯。

有次测试时，模型处理“我在法国长大，在那里度过了童年，后来去巴黎读了大学，所以我法语很流利”这句话，读到“流利”时，居然忘了前面“法国”这个关键信息，最后得出“我英语很流利”的结论。

说实话，这种“记不住远信息”的问题，在技术上叫“梯度消失”，放到实际用里特别致命，咱们写文章、聊事情，哪能离得开上下文衔接？

更麻烦的是，这个“学生”不仅记性差，效率还低。

要是让它处理一本十万字的小说，它得从第一个字读到最后一个字，中间不能停。

我刚入行时，见过工程师用LSTM训练一批日常对话语料，三十万条数据，硬生生跑了快两天。

对于参数动辄上亿的大模型来说，这种速度根本撑不起大规模训练。

很显然，AI处理语言的方式，必须得有一次彻底的改变。

2017年，Transformer横空出世时，我正好在做一款智能客服的模型调研。

当时工程师拿着谷歌那篇论文跟我说，这东西能“一口气读完整句话”，我还不太信。

后来看实际测试才发现，同样是三十万条对话语料，Transformer半天就训练完了，准确率还比LSTM高了不少。

它的核心秘密就是“并行处理”，不像RNN那样逐字啃，而是像咱们快速翻书一样，一眼扫过去就能抓住不同句子、段落的关联。

如此看来，从“顺序”到“并行”的转变，不光是快了一点，更是给大模型的发展打开了一扇门，要是没有这个突破，后来的GPT、BERT这些能理解复杂语言的模型，可能还停留在实验室里。

Transformer真正厉害的地方，是它能像人一样“抓重点”，这背后靠的是“注意力机制”。

之前参加行业沙龙，有个算法师举的例子特别形象：你在嘈杂的派对上，能自动忽略背景噪音，只听清对面人的说话声。

Transformer处理句子时也这样，会给每个词标上“重要性”。

比如分析“猫坐在沙发上，它很可爱”这句话，它会给“猫”和“可爱”更高的关注权重，“沙发”的权重就低很多。

老实讲，这点比老模型强太多，老模型对所有词一视同仁，就像看文章时把标点符号和核心观点同等对待，怎么可能准确理解意思？

本来想找个更专业的说法解释自注意力，后来发现用排队的故事最清楚。

自注意力让句子里的每个词，都能“回头”跟其他词打招呼、要信息。

你可以把每个词看成排队的人，手里拿着自己的字。

“它”想知道自己指代谁，就会大声问“谁是我的指代对象？”，这在技术上叫“Query”。

其他词会拿出自己的“个人简介”，也就是“Key”，比如“猫”的Key上写着“可作为代词‘它’的指代主体”。

符合条件的“猫”，就会把自己的信息包“Value”传给“它”。

这样一来，每个词都能拿到全句的上下文信息，再也不会出现“认不出指代对象”的情况。

光问一个问题还不够全面，所以Transformer又加了“多头注意力”。

就像排队的人同时问好几个问题，一个问“谁是主语”，一个问“发生了什么动作”，一个问“在什么时候发生的”。

我之前看GPT-3的技术文档，发现它用了96个“注意力头”，分别抓语法、情感、逻辑这些不同维度的信息，最后把所有信息拼起来。

毫无疑问，这种多维度关注的能力，让模型对句子的理解变得特别细致，比如处理“虽然今天下雨，但我还是很开心”，它既能抓住“转折”关系，又能get到“开心”的情感，不会像老模型那样只看到“下雨”就判断句子是负面的。

有人可能会问，都“并行读”了，词的顺序不乱吗？其实Transformer早想到了这点，给每个词都发了“座位号”，也就是“位置编码”。

不管这些词是同时被处理，只要一看“座位号”，就知道谁在前谁在后。

比如“猫追狗”和“狗追猫”，“猫”和“狗”的“座位号”不一样，模型就不会搞反语义。

我第一次知道这个设计时，觉得特别巧妙，既没丢了顺序信息，又保住了并行的速度，算是把两个核心需求都兼顾到了。

把这些模块拼起来，就成了能“读长文”的Transformer。

它的架构像叠积木，多个“注意力层”堆在一起，浅层处理基础语法，比如分辨主谓宾；中层整合语义，判断句子讲的是“宠物”还是“工作”；深层再抓抽象逻辑，比如整篇文章的主旨是“分享经验”还是“提出建议”。

我之前用GPT-4总结过一篇五千字的科技论文，它不光把每个章节的核心观点列了出来，还能说清章节之间的逻辑关系，这就是多层注意力堆叠的效果，要是只有一层，根本做不到这么深入的理解。

更让人意外的是，Transformer的能力早就超出了语言领域。

它的核心是“捕捉序列里的关系”，而世界上很多东西都是“序列”，DNA是碱基的序列，蛋白质是氨基酸的序列，图像是像素的序列。

之前看生物领域的新闻，DeepMind用Transformer做的AlphaFold2，能预测蛋白质的3D结构，本来科学家解析一个结构要好几年，现在几天就能搞定，这对新药研发帮助太大了。

还有DALL-E这类能根据文字生成图像的模型，也是靠Transformer把文字序列转换成了像素序列。

说实话，能打破语言、图像、生物这些领域的边界，大概就是好技术的魅力吧。

讲了这么多，其实Transformer的核心思路特别朴素：像人一样理解语言。

它没有什么玄乎的魔法，就是靠“注意力机制抓重点”“位置编码记顺序”“多层堆叠深理解”这些简单模块，解决了AI处理语言的老难题。

我做产品这么久，最欣赏的不是它的技术多复杂，而是它把复杂问题拆成简单模块的思路，每个模块做好一件事，最后拼起来就能解决大问题。

要是你之前也搞不懂大模型为啥能看懂话，希望这些小故事能帮你弄明白。

下次再用GPT聊天时，或许你就能想到，它背后其实是Transformer在“认真读”你说的每一句话，然后用最直接的方式回应你。

来源：知夏Pro