前向传播的组成：给中学生的极简版

#2025/12/29 #ai

想象你在玩一个“猜下一个词“的游戏。

你写了半句话“我喜欢吃“，让电脑猜下一个词。电脑怎么猜出来的？这就是前向传播要做的事。

目录

🎮 把大模型想象成一个游戏关卡

前向传播就像玩游戏通关，你的输入（文字）要经过三道关卡，最后得到输出（预测的下一个词）。

你的输入 → [关卡1](分词器) → [关卡2]（嵌入层） → [关卡3]（Transfromer 块） → 电脑的输出  
"我喜欢吃"                              "苹果"

🚪 关卡1：分词器（把话拆成“暗号“）

电脑听不懂中文或英文，它只认数字。分词器就是个“翻译官“。

举个例子

  • 你输入：
    • “我喜欢吃苹果”
  • 分词器干了啥：
    1. 先切词：["我", "喜欢", "吃", "苹果"]
    2. 再查字典，把每个词变成数字 ID：[123, 456, 789, 234]

类比：

  • 就像你去图书馆，书名是“哈利波特“，但系统里存的是编号“B12345“。

🔢 关卡2：嵌入层（把数字变成“坐标“）

拿到数字 ID 后，电脑还是不能直接用。嵌入层就是个超级大表格，每个 ID 对应一排数字（向量）。

举个例子

  • ID 123（“我”）→ 查表 → [0.5, -0.3, 0.8, ...]（一串小数）
  • ID 456（“喜欢”）→ 查表 → [0.2, 0.9, -0.1, ...]

为什么要这样？

  • 因为电脑要做数学计算（加减乘除），只能用数字。
  • 这些小数就像地图上的坐标，意思相近的词（比如“喜欢“和“爱“）在地图上会挨得很近。

🧠 关卡3：Transformer 块（核心“大脑“）

这是最复杂的部分，但你可以把它想象成32 层楼的大厦，每一层都在“思考“这句话。

长啥样？

第 1 层：处理词向量，输出新的向量  
第 2 层：继续处理，输出更新的向量  
第 3 层：...  
...  
第 32 层：输出最终理解后的向量

每一层干了啥？

每层都在做两件事：

  1. 自注意力：看看其他词对当前词有啥影响
    • 比如处理“它“这个词时，要看看前面说的是“猫“还是“狗“
  2. 前馈神经网络：记住见过的知识
    • 比如记住“苹果通常和’吃’一起出现“

类比：就像写作文，你要：

  1. 回头看看前面写了啥（注意力）
  2. 想想老师教过的词汇和句型（前馈网络）

🎯 关卡4：语言建模头（最后“投票“）

经过 32 层思考后，电脑得到了一个“理解向量“。现在要决定：下一个词到底是啥？

语言建模头就像一个投票机：

  • 把理解向量变成 50000 个分数（假设词典有 5 万个词）
  • 每个分数代表这个词成为“下一个词“的可能性
# 假设词典  
词典 = ["我", "你", "苹果", "香蕉", ..., "太阳"]  # 共 50000 个词  

# 模型算出的分数（数字越大，可能性越高）  
分数 = [1.2, 0.5, 8.9, 2.1, ..., 0.3]  

# 选分数最高的  
下一个词 = "苹果"（因为它的分数是 8.9，最高！）

📊 完整流程图（用你能懂的话说）

你输入："我喜欢吃"  
    ↓  
[关卡1：分词器]  
    把话拆成词 → 变成数字 ID  
    "我喜欢吃" → [123, 456, 789]  
    ↓  
[关卡2：嵌入层]  
    每个 ID 查表变成向量  
    123 → [0.5, -0.3, ...]  
    456 → [0.2, 0.9, ...]  
    789 → [0.1, 0.4, ...]  
    ↓  
[关卡3：Transformer 块（32 层楼）]  
    第 1 层：初步理解  
    第 2 层：深入思考  
    ...  
    第 32 层：全面理解  
    ↓  
[关卡4：语言建模头]  
    给 5 万个词打分  
    "苹果" 得 8.9 分 ✅（最高）  
    "香蕉" 得 2.1 分  
    ...  
    ↓  
输出："苹果"

🤔 为什么叫“前向传播“？

因为数据是从前往后单向流动的：

输入 → 分词器 → 嵌入层 → 第1层 → 第2层 → ... → 第32层 → 输出

就像水从山顶流到山脚，只能往一个方向走。

💡 一句话总结

前向传播 = 把你的话（文字）扔进一个“四道关卡“的机器，经过翻译（分词）、查表（嵌入）、深度思考（32 层 Transformer）、投票（语言建模头），最后吐出预测的下一个词。

🎓 记忆口诀

文字进来先翻译 🔤（分词器）  
数字查表变坐标 📍（嵌入层）  
三十二层慢慢想 🧠（Transformer 块）  
最后投票选答案 🗳️（语言建模头）