为什么我还是无法理解 Transformer？

大家好，我是吴师兄。

写这个话题之前，特地回顾了一下我们训练营同学当初理解 Transformer 时卡壳的地方，发现这个问题很有代表性，下面我来从工程视角、优化原理和直觉比喻给你拆一拆。

大家都讲 QKV，但都跳过了「关键点」

大家可能看了无数次这个公式了：

Attention(Q,K,V)=softmax(QKT/√dk)⋅VAttention(Q, K, V) = softmax(QKᵀ / √d_k) · V

不少资料到这就结束了，然后告诉你这玩意叫“自注意力机制”，能「让每个 token 关注其他所有 token」，但：

Transformer 为什么能训练？它的 W 和 B 是怎么被反向传播更新的？

这才是让人真正“感觉它是个网络”的关键吧！

本质上 Transformer 还是神经网络，反向传播照常进行！

我们拆开来看，Transformer 是一个堆叠结构，最基本的组件是：

Input → Embedding → Multi-Head Attention → FFN → Output

其中，所有的 Linear 层都是含参数的！比如：

  • q_linear = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
  • k_linear = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
  • v_linear = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
  • o_linear = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
  • FFN 内的两个全连接层也是 Linear

这些层都拥有各自的 W 和 b，通过梯度反向传播自动更新。

那注意力里的 softmax 和点积怎么办？

很多人以为 Attention 只是计算了一堆系数，不能反向传播。其实完全可以！

比如这一行：

attention_scores = torch.matmul(query, key.transpose(-1, -2)) / sqrt(d_k)

这是一堆矩阵乘法 + 除法 + softmax + 加权求和操作，它们都支持梯度传播，在 PyTorch 中每一步都是可导的。

只要在训练时写的是：

loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()

那么：

  • q_linear、k_linear、v_linear、o_linear 的参数都会被更新；
  • FFN 的全连接层也会被更新；
  • 整个 Attention 路径是可导的链式结构，没有断点。

换个角度理解：Attention 只是一个「带分数的加权平均」

我们用人话描述一下 Attention：

“

就是拿 Q 去和每个 K 做个点积，比比“谁更相关”，然后把 V 加权平均一下，得到一个新的向量。

Q、K、V 都是从原始输入通过可训练的 Linear 层映射出来的，这些线性变换就带有权重参数 W 和偏置 b。

这整个流程，就是一个很复杂的「函数」，它也完全可以被反向传播优化。

Transformer 的训练跟 CNN 没本质区别

  • CNN 是卷积核滑动提取特征；
  • RNN 是时间步递归传播状态；
  • Transformer 是 Attention 模块进行全局信息整合。

它们都是神经网络，只不过「信息整合」的方式不同，但 都是端到端优化、都靠 loss.backward() 完成权重调整。

回答你的关键问题：

“

「Transformer 的反向传播呢？如何调整权重参数？」

简单说就是：

  • 权重来自所有的 Linear 层（Q、K、V、O、FFN）
  • 训练过程使用的是标准的反向传播机制
  • 每一步的算子（矩阵乘、softmax、加法）都支持链式求导
  • 你看到的 Attention 模块，不是黑盒，而是完整参与优化的计算图的一部分

最后一点建议

我们之所以会感觉 Transformer 像「一个黑盒」，很可能是：

  • 没看到「代码级别」的 forward + backward；
  • 没意识到 softmax/点积这些操作也支持求导；
  • 被太多只讲公式的文章绕晕了。

建议动手实现一个简化版的 Multi-Head Attention，比如我们训练营里常讲的这个版本（摘自 PDF）：

query = self.q_linear(hidden_state)
key = self.k_linear(hidden_state)
value = self.v_linear(hidden_state)
...
attention_scores = torch.matmul(query, key.transpose(-1, -2)) / sqrt(d_k)
attention_probs = F.softmax(attention_scores, dim=-1)
output = torch.matmul(attention_probs, value)

这段代码每个 Linear 都有参数，都能梯度更新，亲测跑通后你就真理解了。

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总结一句话：Transformer 本质上还是一个「全连接 + softmax + 加权平均」的神经网络，每个参数都在被优化，每一层都在被反向传播训练。不要被“注意力”三个字吓到，它没有魔法，只有矩阵计算。