为什么我还是无法理解 Transformer？

主要观点总结

本文详细解析了Transformer的工作原理，包括其作为神经网络如何通过反向传播进行训练，以及各个组件如何参与优化。文章通过阐述注意力机制的内在原理和运算过程，让读者理解Transformer如何整合全局信息，并强调所有的线性层都拥有参数并参与到反向传播中，强调这是一个全连接加softmax加权平均的神经网络。

关键观点总结

关键观点1: Transformer是神经网络的一种，通过反向传播进行训练。

文章解析了Transformer作为神经网络如何通过反向传播更新权重参数，每一步的运算都支持链式求导，包括矩阵乘法、softmax和加法等。

关键观点2: Transformer通过注意力机制整合全局信息。

文章详细阐述了注意力机制的工作原理，包括QKV的计算、softmax操作以及加权求和等。并强调了这只是一个带分数的加权平均过程。

关键观点3: Transformer中的线性层都参与到反向传播中。

文章指出Transformer中的线性层（包括q_linear、k_linear、v_linear等）都拥有参数并参与到反向传播中，通过梯度更新参数。

关键观点4: 文章强调了从工程视角理解Transformer的重要性。

文章鼓励读者通过实现简化版的Multi-Head Attention来深入了解Transformer的工作原理，理解其并非黑盒，而是全连接加softmax加权平均的神经网络。

关键观点5: 文章提到了其他与Transformer不直接相关但有趣的议题。

文章末尾提到了其他五个小标题的内容作为额外信息，这些内容与Transformer的主题虽然有所偏离，但为读者提供了更多了解和思考的空间。

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