Transformer 里编码器（Encoder）的工作原理

 

 

这张图是在解释 Transformer 里编码器（Encoder）的工作原理，用大白话拆解如下：

一、核心概念：“12288 维空间” 是啥？

可以把一句话里的每个字 / 词，想象成一个 “超级多维度的坐标点”。比如 “北京” 这个词，在 AI 眼里不是简单的文字，而是一个 12288 个数字组成的列表（类似 [0.1, 0.5, -0.3 ……] 这样的长串），这些数字代表 “北京” 这个词在 12288 维空间里的位置。

为啥要搞这么复杂？因为 AI 得用数学方式 “理解文字的含义、关系”—— 维度越多，能表达的细节就越丰富（比如 “北京” 和 “城市” 在高维空间里的位置会更接近，方便 AI 理解它们的关联）。

二、Encoder（编码器）的关键：Self Attention（自注意力）

1. 大白话理解 “计算向量相关度”

还是拿句子举例：“北京时间 8 月 1 日凌晨，参加男子 100 米自由泳的潘展乐……”

• 每个字 / 词都被转成了 12288 维的向量（比如 “北京”→ [a1,a2…a96…]，“潘展乐”→ [d1,d2…d9…] ）。
• Encoder 要干的事：找出这些字 / 词之间的 “关联程度”（比如 “潘展乐” 和 “男子 100 米自由泳” 关系很大，和 “夜空” 关系小）。

2. “加权求和” 是咋回事？

• 当 AI 发现 “潘展乐” 和 “男子 100 米自由泳” 关联度高，就会给这俩词的向量 “更高的权重”。
• 然后把所有词的向量，按照 “关联度权重” 重新加起来，得到一个新的、融合了上下文关系的向量。

打比方：就像你听朋友讲游泳比赛，听到 “潘展乐” 时，会自动把 “100 米自由泳”“打破纪录” 这些相关信息重点记住，Encoder 就是用数学方法模拟这个 “重点关注相关信息” 的过程。

三、用例子看 Encoder 的作用

原句：“北京时间 8 月 1 日凌晨，参加男子 100 米自由泳的潘展乐像一道闪电，划破了巴黎的夜空 —— 他以 46 秒 40 打破世界纪录的成绩赢得冠军！”

• 没经过 Encoder：每个词都是独立的高维向量，AI 不知道谁和谁相关（比如 “潘展乐” 和 “46 秒 40” 可能被当成分开的信息）。
• 经过 Encoder（Self Attention）：AI 会计算出 “潘展乐” 和 “男子 100 米自由泳”“46 秒 40”“打破纪录” 的关联度很高，然后把这些词的向量加权融合，让 “潘展乐” 的向量里深深烙上 “破纪录夺冠” 的信息。

这样，当后续处理（比如 Decoder 生成回答）时，AI 就能更准确地理解 “潘展乐” 在这句话里的核心意义（不是普通名字，而是破纪录的游泳冠军）。

四、总结：Encoder 是 AI 的 “上下文理解器”

• 把文字转成高维向量，让 AI 用数学方式 “看见” 文字；
• 通过 Self Attention 计算 “谁和谁相关”，给相关信息更高权重；
• 最终输出融合了上下文关系的新向量，让 AI 真正 “理解” 一句话的含义（而不是单个词的字面意思）。

简单说，Encoder 就是让 AI 学会 “听上下文、抓重点关联” 的核心模块 —— 没有它，AI 看文字就像看零散的积木，有了它，AI 能把积木拼成有意义的 “场景”～