Transformer 可视化解释：从嵌入到自注意力，GPT-2 小模型带你入门
2026.09.22 · 产品 · 教程 · 社区热议
一篇用 GPT-2 小模型可视化讲解 Transformer 架构的教程，覆盖嵌入、自注意力等核心概念。
本文以 GPT-2（small）模型为例，可视化讲解 Transformer 架构。文章介绍了文本生成模型基于 next-token 预测的原理，并详细拆解了嵌入层（分词、词嵌入、位置编码）和 Transformer 块（多头自注意力、MLP）的工作机制。GPT-2（small）拥有 1.24 亿参数，词表含 50,257 个 token，每个 token 用 768 维向量表示。
- Transformer 架构 2017 年提出，用于 GPT、Llama、Gem
- 文本生成基于 next-token 预测原理
- 嵌入层包含分词、词嵌入、位置编码三步
- GPT-2 small 有 1.24 亿参数，词表 50,257
- 自注意力机制通过 Q、K、V 向量计算注意力分数
为什么值得看
可视化方式直观理解 Transformer 核心机制，适合入门。
适合谁关注
对 Transformer 架构感兴趣的初学者、AI 学习者。