在大语言模型（LLM, Large Language Model）中，Transformer 是其核心架构（backbone architecture），是支撑 LLM 理解和生成人类语言的“引擎”。可以说：没有 Transformer，就没有现代 LLM。
下面从 定义、作用、结构、为什么重要 四个方面为你清晰解释：
1️⃣ 什么是 Transformer？
- Transformer 是一种深度神经网络架构，由 Google 在 2017 年提出（论文《Attention is All You Need》）。
- 它完全基于“注意力机制”（Attention），摒弃了传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。
- 目标：高效建模序列数据（如句子）中任意两个词之间的依赖关系，无论它们相隔多远。
✅ 简单说：
Transformer 让 AI 能同时“看完整句话”，并理解每个词和其他词的关系。
2️⃣ 在 LLM 中，Transformer 起什么作用？
LLM 的任务是：
“根据前面的词，预测下一个最可能的词。”
而 Transformer 就是实现这一任务的“计算工厂”：
| 功能 | Transformer 如何实现 |
|---|---|
| 理解上下文 | 通过自注意力（Self-Attention）动态关注相关词（如代词指代谁） |
| 捕捉长距离依赖 | 不受 RNN 的“顺序处理”限制，可直接关联句首和句尾 |
| 并行计算 | 所有词可同时处理，极大加速训练（相比 RNN） |
| 学习语言规律 | 多层堆叠后，底层学语法，高层学语义、逻辑甚至事实知识 |
3️⃣ Transformer 在 LLM 中的典型结构
现代 LLM 主要采用两种 Transformer 变体：
🔹 (1) Decoder-only 架构（如 GPT 系列、Llama、ChatGPT）
- 只使用 Transformer 的 Decoder 部分
- 每次生成一个词，只能看到当前及之前的词（因果掩码）
- 适合文本生成任务（对话、写作、代码）
输入: [今天] → [今天天气] → [今天天气很] → [今天天气很好]
↑ ↑ ↑ ↑
Transformer Decoder 逐词预测
🔹 (2) Encoder-only 架构（如 BERT）
- 只用 Encoder，能看到整句话的所有词
- 适合理解类任务（分类、问答、情感分析）
💡 ChatGPT、GPT-4、Claude、Llama 等主流 LLM 都是 Decoder-only Transformer。
4️⃣ Transformer 的核心组件（以 Decoder 为例）
每一层 Decoder 包含以下关键模块：
| 组件 | 作用 |
|---|---|
| Self-Attention（自注意力） | 计算当前词与上下文中所有词的相关性，决定“关注谁” |
| Masked Attention（掩码注意力） | 防止模型“偷看”未来词，保证生成顺序合理 |
| Feed-Forward Network（前馈网络） | 对每个位置做非线性变换，增强表达能力 |
| Positional Encoding（位置编码） | 告诉模型词的顺序（因为 Transformer 本身无序） |
| Layer Normalization + Residual Connection | 稳定训练，支持深层网络 |
这些层通常堆叠 20~80 层，形成一个强大的语言处理系统。
5️⃣ 为什么 Transformer 对 LLM 如此重要？
| 传统 RNN/LSTM | Transformer |
|---|---|
| ❌ 顺序处理，无法并行 | ✅ 全部并行，训练快百倍 |
| ❌ 长距离依赖弱（遗忘问题） | ✅ 任意两词直接关联 |
| ❌ 难以扩展到超大规模 | ✅ 易堆叠层数/头数，支撑千亿参数模型 |
| ❌ 表达能力有限 | ✅ 多头注意力 = 多视角理解语言 |
🌟 正是 Transformer 的出现，才使得 百亿、千亿参数的大语言模型成为可能。
✅ 一句话总结：
在 LLM 中，Transformer 是一种基于注意力机制的神经网络架构，它让模型能高效、并行地理解整个上下文，并逐词生成连贯、智能的文本——它是所有现代大语言模型（如 ChatGPT、Llama、Claude）的技术基石。
