我们从最直觉的“故事”开始，再逐步拆开 Transformer 的每一层“积木”。为了让你随时能查最新资料，我先帮你搜几份权威讲解与代码示例，然后给你一份“由浅入深”的学习路线。
下面给出一份「由浅入深」的 Transformer 学习路线，并穿插可交互/可视化的资源，让你随时能“看见”模型内部。你可以按顺序闯关，也可以按需跳读。
先建立“感性画面”
把 Transformer 想成一个「高效翻译官」：
- 它一次性“扫视”整句话，而不是逐词读。
- 扫视时，它给每个词打「注意力分数」——谁跟谁有关、谁该被重点关注。
- 多头注意力 = 同时请 8~16 个“专家”一起盯不同维度（语法、指代、情感…）。
- 没有 RNN/卷积，全靠「位置编码」告诉模型词语顺序。
先看 5 分钟动画：
https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ （英文，但图多，零公式也能懂）
中文讲义版：
https://www.scribd.com/document/900179302/The-Illustrated-Transformer-Jay-Alammar
- 10 行代码跑通“极简 Transformer”
目标：亲手喂一句话，让它输出分类概率，并实时看到注意力热图。
推荐仓库：
https://github.com/huggingface/transformers + 博客《Tiny Encoder Transformer》
步骤： pip install streamlit transformers torch- 下载作者给出的 200 条 AG-news 小模型（<30 MB）。
streamlit run app.py→ 浏览器里输入任意中英文 → 页面右侧立即出现注意力热力图。
当你发现“it” 自动去关注 “cat” 时，对“自注意力”就瞬间有体感了。
- 交互式注意力显微镜
2.1 BertViz（三重视图）
- Head View：看每个头在句子间的连线粗细。
- Model View：12×12 鸟瞰图，一眼定位“异常头”。
- Neuron View：追踪 Query/Key 向量如何点乘出权重。
安装：
pipinstallbertviz ipywidgets一行代码即可把 BERT/GPT2/T5 的注意力拉出来：
frombertvizimporthead_view head_view(attentions,tokens)# 在 Jupyter 里直接交互2.2 exBERT（网页版）
https://exbert.net/ 输入句子即可，免安装，适合汇报演示。
- 回到论文，把公式对上直觉
论文原名：《Attention Is All You Need》
读前建议：先打印图 1（架构图），把下面 3 组公式用彩笔标在图旁：
- Scaled Dot-Product Attention
- Multi-Head Attention
- Position-wise Feed-Forward Networks
中文精读笔记（带公式逐行注释）：
搜索关键词「Attention Is All You Need 中文版 笔记」即可得 PDF。
- 手写一个“小 Transformer”
目标：在 GPU<4 GB 的机器上训练字符级德语→英语翻译，验证 BLEU。
推荐视频：
B 站搜索「手写 Transformer PyTorch」系列，up 主“小森平”有 70 分钟逐行版。
关键代码量：
- Encoder/Decoder 各 6 层，嵌入 512 维，4 头注意力，共 ~8 M 参数。
- 训练 20 epoch 后 BLEU ≈ 27，足以让你调试各种注意力变体（相对位置、稀疏注意力、ALiBi）。
- 可视化高阶：把图片 ViT 也“拆开”看
如果你更关注 CV，可用同一套工具看 ViT：
fromtransformersimportViTForImageClassification,ViTImageProcessor model=ViTForImageClassification.from_pretrained("google/vit-base-patch16-224",output_attentions=True)然后复用上面的bertviz或自建 Streamlit 面板，即可看到：
[CLS] token 在图片里到底“盯”的是物体边缘、纹理还是背景。
示例代码与交互界面：
https://blog.csdn.net/gitblog_00608/article/details/151950135 （含 Streamlit 模板，可直接上传照片）
- 常见坑 & 调参提示
- 注意力权重 ≠ 可解释性黄金标准；它只反映“模型当前依赖”，不一定对应人类语义。
- 低层头通常捕获句法（前一个/下一个 token），高层头才做指代/情感。
- 训练时发现注意力过度集中（熵≈0）：尝试加大 dropout、减小模型规模或加稀疏约束。
- 推理时发现某些头永远是“均匀注意力”（熵很大）：可剪枝，提速 10~30 %。
- 进阶方向（等你通关后再来选）
- 稀疏/线性注意力：Longformer、BigBird、FlashAttention
- 相对位置编码：RoPE、ALiBi（无需训练即可外推更长文本）
- 混合专家（MoE）：Switch-Transformer、GLaM
- 视觉-语言联合：LVM、CLIP、BLIP-2 的跨模态注意力对齐
- 可解释性再升级：注意力 rollout、集成梯度、 probing classifier
学习清单（一键收藏）
[ ] 动画博客：The Illustrated Transformer
[ ] 10 行代码：Tiny Encoder + Streamlit 热力图
[ ] BertViz 三视图跑通你自己的句子
[ ] 复现字符级翻译小模型（<10 M 参数）
[ ] 用 ViT 看图片注意力
[ ] 读原论文并对照代码
[ ] 调一次“注意力稀疏/剪枝”实验
把以上 7 步全部打钩，你就从“听说过 Transformer”升级到“能给别人讲清楚、能调能改能可视化”的水平了。祝你学习顺利，有任何卡点随时回来问！
