本篇以诗句春眠不觉推演补全晓为例，带你完整跑通 Transformer 输入到输出全流程，零基础小白、入门程序员都能轻松看懂。全文沿用uer/gpt2-chinese-cluecorpussmall中文 GPT2 模型演示，结合实战代码、流程拆解，同步补充 2026 大模型应用侧实用知识点。

Transformer 整体框架

下面用 「春眠不觉」→ 补全「晓」 串起全流程（层数、维度随具体模型而变）：

输入："春眠不觉"
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 1. Tokenize（分词）                      │
│    ["春", "眠", "不", "觉"]              │
└─────────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 2. 编码（Token → ID）                    │
│    [102, 235, 301, 189]                 │
└─────────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 3. Embedding（如 768 维）                │
│    查表得 [v1, v2, v3, v4]               │
└─────────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 4. 位置编码（Position Embedding）        │
│    与 vi 相加：输入i = vi + pi           │
└─────────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 5. Decoder × N 层（如 12 层，视模型而定）  │
│    • Masked Self-Attention              │
│    • Feed-Forward Network               │
│    • 残差连接 + LayerNorm                │
│    （Encoder-Decoder 架构才有            │
│      Cross-Attention，纯 GPT 无此项）    │
└─────────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 6. Linear（输出层 / LM Head）            │
│    隐状态 → 词表大小（如 21128）→ logits  │
└─────────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 7. Softmax                               │
│    logits → 词表上的概率分布             │
└─────────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
  概率示意（词表维度，非句中第几位）：
  [0, 0, …, 0.92, …, 0]  →  「晓」对应下标概率最高
    │
    ▼
  输出 Token："晓"
  最终句子："春眠不觉晓"

后文各节按 1 → 7 的顺序展开说明。

文本转换为Token

把一段文字变成一组 Token，这一过程叫 词元化（Tokenization）。

Transformer 处理自然语言的第一步：模型只能对数字做矩阵运算，不能直接处理汉字或英文，因此须先把文本切成离散单元，再映射为整数编号。

分词器做什么？

对应上文流程图的 第 1、2 步（Tokenize → 编码），由 Tokenizer（分词器） 完成：

	人类	模型
输入	「春眠不觉晓」	同一句经词元化后
实际使用	直接理解语义	[101, 2345, 6789, …] 这样的 Token ID 序列

送进模型的是 ID 序列，不是原始字符串。分词器主要做两件事：

1. 切分：把字符串拆成 Token 列表；
2. 编码：把每个 Token 换成词表（Vocabulary）里的整数 ID。

训练与推理须用同一套词元化规则；换模型通常也要换对应的分词器，否则 ID 与词义会对不上。

三种词元化粒度：字、词与子词

模型里的 Token 是词元化后交给大模型的最小单元，按切分方式，常见有三类：

粒度	做法	优点	缺点
字/字符级	每个汉字、字母单独成 Token	词表小，罕见词也能表示	序列很长，语义片段被拆碎
词级	按词典切分为完整词语	符合直觉	词表巨大，未登录词（OOV）难处理
子词级（Subword）	BPE、WordPiece、SentencePiece 等	词表可控，能兼顾常见词与生僻词	规则稍复杂，需专门学习

当前主流大模型（GPT、BERT、LLaMA 等）几乎都采用子词分词：常见词整段保留，生僻词拆成更小的片段。

从句子到 ID 序列

以句子 「春眠不觉晓」 为例（实际切分结果因模型而异）：

原文：     春眠不觉晓
Token：   [春, 眠, 不, 觉, 晓]        ← 词元化后的字符串片段
Token ID： [2345, 1890, 45, 67, 891]  ← 词表中的整数编号

模型后续接收的是 Token ID 序列，而不是原始字符串。解码时再用分词器的 decode 把 ID 还原成文字。

特殊 Token

词表里除了普通字词，还预留了一些控制用的符号，例如：

符号（示例）	常见含义
[CLS]	BERT 等用于分类/句首聚合（GPT 生成模型通常不用）
[SEP]	句子分隔（多用于 BERT 双句输入）
``	补齐到同一长度（批处理时）
[MASK]	掩码语言模型训练时遮盖的位置
<|endoftext|>	endoftext

用 Hugging Face 亲手试一次

用 AutoTokenizer 加载与模型配套的分词器：

from transformers import AutoTokenizer

model_name = "uer/gpt2-chinese-cluecorpussmall"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

text = "春眠不觉晓"
# 编码：文本 → Token ID
encoded = tokenizer(text)
print("Token ID:", encoded["input_ids"])

# 看每个 ID 对应什么片段（便于理解子词切分）
tokens = tokenizer.tokenize(text)
print("Token 片段:", tokens)

# 解码：Token ID → 文本
decoded = tokenizer.decode(encoded["input_ids"])
print("还原文本:", decoded)

典型输出形态（具体数字以本机为准；GPT-2 中文多为按字切分，一般不含 BERT 的 [CLS]/[SEP]）：

Token 片段: ['春', '眠', '不', '觉', '晓']
Token ID:   [2345, 1890, 45, 67, 891]

要点小结：

• Tokenizer 与模型成对使用：from_pretrained 同一模型名，会下载 vocab.txt、tokenizer_config.json 等（见下一篇文章模型目录说明）。
• 词表大小（如 21128）决定 Embedding 矩阵行数，即模型最多认识多少个不同 Token。

Token转换为向量

Embedding（嵌入） 把每个 Token ID 映射为一条 hidden_size 维向量（如 768 维）。实现上是查表：矩阵 [词表大小, hidden_size]，每个 ID 取一行；n 个 Token 得到 [n, hidden_size]。

用代码看形状

import torch
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

model_name = "uer/gpt2-chinese-cluecorpussmall"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)

text = "春眠不觉晓"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
input_ids = inputs["input_ids"]
print("Token ID 张量:", input_ids.shape)

# 取出模型的词嵌入层
embed_layer = model.get_input_embeddings()
token_vectors = embed_layer(input_ids)
print("Token 向量张量:", token_vectors.shape)
print("hidden_size:", model.config.hidden_size)

若 hidden_size 为 768、分词后序列长度为 5，则 token_vectors.shape 多为 torch.Size([1, 5, 768])：

维度	含义
第 1 维 1	batch，一次 1 条句子
第 2 维 5	序列中 5 个 Token
第 3 维 768	每个 Token 一条 768 维向量

要点小结：

• Embedding 把离散 ID 变成连续向量，是第一个可学习的语义表示层。
• 走完整 Transformer 后，同一词在不同上下文里向量还会被后续层改写；本节是刚查表时的初始向量。

向量中加入位置信息

Embedding 只按 Token ID 查表，同一字在不同位置查到的向量相同——还须知道顺序。例如「狗咬人」与「人咬狗」，词一样，顺序不同，意思相反。

怎么做：位置向量与 Token 向量相加

输入表示 = Token Embedding + Position Embedding

方式	说明
正弦位置编码	原始论文用 sin/cos 生成，不增加可训练参数
可学习位置编码	GPT-2、BERT：每个位置一行可训练向量

相加后，同一 Token 在不同位置上的输入向量不同，后续自注意力才能区分先后。

用代码看一眼（GPT-2）

GPT-2 使用可学习位置编码，内部大致是「词嵌入 + 位置嵌入」：

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

model_name = "uer/gpt2-chinese-cluecorpussmall"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)

inputs = tokenizer("春眠不觉晓", return_tensors="pt")
# 模型 forward 时会自动把 wte（词嵌入）与 wpe（位置嵌入）相加
outputs = model(**inputs)
print(outputs.last_hidden_state.shape)  # [1, 序列长度, hidden_size]

要点小结：

• Embedding 管「是什么词」，位置编码管「在第几位」。
• 没有位置信息，模型无法稳定区分语序。

深度理解语义

「春」在「春眠不觉晓」和「春色满园」里含义不同——须结合整句其它词更新每个位置的表示。核心是 自注意力（Self-Attention）：每个 Token 按相关程度汇总句中信息。

Decoder 生成时还用 掩码自注意力（Masked Self-Attention）：当前位置不能看见后面的词，避免「偷看答案」。

自注意力：以 「春」 为例（见下图），按 Q / K / V 三步融合全句——

1. 算相关度：「春」的 Q 与每个词的 K 比对；
2. 得权重：Softmax 归一，权重和为 1；
3. 加权求和：对 V 加权，得到 春’。

符号	含义（通俗理解）
Q	当前词「想找什么」
K	每个词「能提供什么匹配信息」
V	每个词「实际贡献的语义内容」

句中每个词都会走一遍（也会看自己），因此叫「自」注意力。

一层 Block 与多层堆叠：把 多头注意力（MHA） 与 前馈网络（FFN） 组成一层 Transformer Block（各带一次 Add & Norm），再 叠 N 层——对应文首第 5 步与整体架构图（1-1.png）里 Decoder 的 Nx。

多头是同一层内多路并行，多层是同一种 Block 重复很多遍（二者含义不同）。叠完后得到 last_hidden_state，供下文映射到词表。本文为 仅 Decoder 的 GPT；理解类常用 Encoder（如 BERT），翻译等用 Encoder-Decoder。

outputs = model(**inputs)
hidden = outputs.last_hidden_state   # [1, 序列长度, hidden_size]

生成“下一个字”的权重分布

对应文首流程图 第 6 步。最后一层每个位置是一条 hidden_size 维向量，经 Linear（LM Head） 映射到整个词表，得到每个候选 Token 的 logits（未归一化的得分）。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "uer/gpt2-chinese-cluecorpussmall"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

inputs = tokenizer("春眠不觉", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits              # [1, 序列长度, vocab_size]
print("logits 形状:", logits.shape)
print("词表大小:", model.config.vocab_size)
# 通常取最后一个位置的 logits，用于预测「下一个字」
next_logits = logits[0, -1, :]

将权重分布转换成概率分布

对应文首 第 7 步。对 logits 做 Softmax，得到和为 1 的概率；再 取概率最大（贪心）或按概率采样，得到下一个 Token。

以补全 「晓」 为例：词表中「晓」对应位置概率最高，即输出该 Token；再拼回输入，继续预测，直到遇到结束符——这叫 自回归生成。

import torch

probs = torch.softmax(next_logits, dim=-1)
pred_id = torch.argmax(probs).item()
print("预测 Token ID:", pred_id)
print("预测片段:", tokenizer.decode([pred_id]))

也可用 model.generate 自动完成多轮预测（见 下一篇文章）。

要点回顾

步骤	做什么	本文对应
1–2	词元化 → Token ID	Tokenizer
3	ID → 向量	Embedding
4	加位置信息	Position Embedding
5	N 层 Decoder 理解上下文	自注意力 + Block × N
6	映射到词表得分	LM Head → logits
7	得分 → 概率 → 下一个字	Softmax + 采样/贪心

「春眠不觉」 经上述链路，模型在词表上给 「晓」 较高概率，补全为 「春眠不觉晓」。

最后

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这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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