前言
✍ 在大模型论文学习中，相信很多读者和笔者一样，一开始都会有一种感觉：“现在大模型架构都差不多，主要是数据和算力在堆积。”当笔者慢慢总结llama、qwen、deepseek这些模型架构的时候发现，在 attention、位置编码、ffn 与归一化 上，其实已经悄悄从经典 transformer 走到了另一套“默认配置”。相较于最初的 transformer，现在的主流大模型在架构上，已经逐渐从：
因此，在本文的学习中，我们主要聚焦于目前的大模型”默认配置“的学习，了解现在的”Transformer“!
一、现如今的”Transformer“
读者肯定很疑惑，为什么我要把第一章名字起为现如今的”Transformer“，实际上在以前，不管是科研还是工作，大家都会把Transformer作为一个baseline去进行优化，就像BERT、GPT等等，一直沿用的是Transformer的架构。但到了现在，研究者发现其中模块的更替可以达到更好的的效果。因此，现如今的大模型，已经不再直接将以前的Transformer架构作为baseline，而是将更换了模块的Transformer架构作为baseline。那现如今的baseline模块长什么样子呢，笔者统计了比较经典的模块所采用的注意力机制、位置编码、MLP激活层以及归一化的方式:
模型家族 |
注意力 |
位置编码 |
MLP 激活 |
归一化 |
|---|---|---|---|---|
早期 GPT/BERT |
MHA |
绝对 PE / learned pos |
GELU |
LayerNorm |
LLaMA 1/2/3 系列 |
GQA（大模型） |
RoPE |
SwiGLU |
RMSNorm |
Qwen2 / Qwen2.5 |
GQA |
RoPE |
SwiGLU |
RMSNorm |
Mistral 7B |
GQA + sliding window |
RoPE |
SwiGLU |
RMSNorm |
DeepSeek-LLM 等 |
GQA/自研高效注意力 |
RoPE |
SwiGLU |
RMSNorm |
Granite / Gemma 等 |
GQA/MQA |
RoPE |
SwiGLU/GeGLU |
RMSNorm/LN |
如表格所示, 对比早期 GPT/BERT 模型我们就可以发现了，现如今大模型的各个模块都有所改变：
注意力机制：MQA → GQA（Grouped Query Attention）位置编码： 绝对位置编码 → RoPE（Rotary Positional Embedding）MLP 激活层：ReLU / GELU 前馈网络 → SwiGLU 前馈网络归一化： LayerNorm → RMSNorm + Pre-Norm
所以如果你能把这四件套讲明白，基本就把现代 LLM 架构里 理清，并且可以快速找到文章的贡献点。
二、Attention Serious
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2.1 Multi-Head Attention (MHA)
首先来回顾一下以前的注意力机制：
\text{Attention}(Q,K,V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^\top}{\sqrt{d\_k}}\right)V
在标准的自注意力中，我们通过 $QK^T / \sqrt{d_k}$ 来计算不同 token 之间的注意力权重。但作者发现，仅用一个注意力头往往难以同时捕捉多种语义关系（如词法、语义、句法等）。因此，Transformer 提出了多头注意力机制 (Multi-Head Attention, MHA)。
将输入特征通过不同的线性投影矩阵，映射到多个低维子空间中：
\text{head}\_i = \text{Attention}(QW\_i^Q, \, KW\_i^K, \, VW\_i^V)
然后将所有头拼接（concatenate）再线性变换：
\text{MultiHead}(Q,K,V) = \text{Concat}(\text{head}\_1, \dots, \text{head}\_h) W^O
MHA通过多个小头可以从不同角度捕捉语义信息，增强模型的表达能力和稳定性，比单头更鲁棒。
import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fclass MultiHeadAttention(nn.Module): def __init__(self, d_model, num_heads, dropout=0.0): super().__init__() assert d_model % num_heads == 0 self.d_model = d_model self.num_heads = num_heads self.head_dim = d_model // num_heads self.w_q = nn.Linear(d_model, d_model) self.w_k = nn.Linear(d_model, d_model) self.w_v = nn.Linear(d_model, d_model) self.w_o = nn.Linear(d_model, d_model) self.dropout = nn.Dropout(dropout) def forward(self, x, attn_mask=None): """ x: [B, L, d_model] """ B, L, _ = x.size() # 1. 线性投影 Q = self.w_q(x) # [B, L, d_model] K = self.w_k(x) V = self.w_v(x) # 2. reshape 为 [B, H, L, Dh] def reshape_heads(t): return t.view(B, L, self.num_heads, self.head_dim).transpose(1, 2) Q = reshape_heads(Q) K = reshape_heads(K) V = reshape_heads(V) # Q,K,V: [B, H, L, Dh] # 3. 缩放点积注意力 scores = Q @ K.transpose(-2, -1) / (self.head_dim ** 0.5) # [B, H, L, L] if attn_mask is not None: scores = scores.masked_fill(attn_mask == 0, float('-inf')) attn = F.softmax(scores, dim=-1) attn = self.dropout(attn) out = attn @ V # [B, H, L, Dh] # 4. 合并头 out = out.transpose(1, 2).contiguous().view(B, L, self.d_model) return self.w_o(out)2.2 Multi-Query Attention (MQA)
有了 MHA 之后，大家第一反应是：头越多越好，越能学到多种语义关系。但在大模型、尤其是 Decoder-Only + 长上下文 + 自回归生成 的场景下，MHA 暴露出了一个非常现实的问题：
KV Cache 太贵了。
在自回归生成过程中，每生成一个新 token，都需要用到历史所有位置的K, V
对于标准 MHA：每个注意力头都维护一份自己的 K\_h, V\_h 如果有 h 个头，那么 KV Cache 的内存开销大致是: \mathcal{O}(h \cdot L \cdot d_{\text{head}})当我们把头数堆到 32、64 甚至更多，再把上下文长度拉到 32K、64K 时，这个开销就会变成显存吞噬怪，直接限制推理速度与可部署性。因此，为了在几乎不损失模型效果的前提下，压缩 KV Cache 和带宽成本，就提出了 Multi-Query Attention（MQA）。
MHA中的每一个头都是独享一份$K, V$，相反的，MQA 提出了所有的头共享同一份$K, V$也就是说，只保留一组 W^K, W^V ，而 W_i^Q 仍然为每个头独立：
于是每个头的注意力就变成：
最后依然是拼接再线性变换：
? 经验发现“多 KV”并没有带来线性收益, Q 仍然是多头的，多头仍能捕捉多种语义关系。
代码手撕class MultiQueryAttention(nn.Module): def __init__(self, d_model, num_heads, dropout=0.0): super().__init__() assert d_model % num_heads == 0 self.d_model = d_model self.num_heads = num_heads self.head_dim = d_model // num_heads self.w_q = nn.Linear(d_model, d_model) # 注意：K/V 只有一组，所以输出维度是 head_dim self.w_k = nn.Linear(d_model, self.head_dim) self.w_v = nn.Linear(d_model, self.head_dim) self.w_o = nn.Linear(d_model, d_model) self.dropout = nn.Dropout(dropout) def forward(self, x, attn_mask=None): """ x: [B, L, d_model] """ B, L, _ = x.size() # 1. 多头 Q Q = self.w_q(x) # [B, L, d_model] Q = Q.view(B, L, self.num_heads, self.head_dim).transpose(1, 2) # Q: [B, H, L, Dh] # 2. 单头 K/V K = self.w_k(x) # [B, L, Dh] V = self.w_v(x) # [B, L, Dh] # 3. 为了和 Q 匹配，将 K/V 在头维上 broadcast K = K.unsqueeze(1) # [B, 1, L, Dh] V = V.unsqueeze(1) # [B, 1, L, Dh] K = K.expand(B, self.num_heads, L, self.head_dim) V = V.expand(B, self.num_heads, L, self.head_dim) # 4. 缩放点积注意力（与 MHA 相同） scores = Q @ K.transpose(-2, -1) / (self.head_dim ** 0.5) # [B, H, L, L] if attn_mask is not None: scores = scores.masked_fill(attn_mask == 0, float('-inf')) attn = F.softmax(scores, dim=-1) attn = self.dropout(attn) out = attn @ V # [B, H, L, Dh] out = out.transpose(1, 2).contiguous().view(B, L, self.d_model) return self.w_o(out)2.3 Grouped Query Attention (GQA)
根据前面两节的分析，我们可以总结出：
MHA：每个头都有独立的 K_h, V_h ，表达能力强，但 KV Cache 成本最高；MQA：所有头共享同一份 K, V ，KV Cache 成本最低，但多头之间视角差异弱，表达能力稍打折于是就自然出现了一个折中思路：能不能在 “省 KV” 和 “头之间有点差异” 之间找个平衡？这就是 Grouped-Query Attention（GQA）。GQA 的核心思想：Q 仍然是很多头，但 K/V 的头数减少为更少的组（num_kv_heads），每组 KV 服务若干个 Q 头。
代码手撕class GroupedQueryAttention(nn.Module): def __init__(self, d_model, num_q_heads, num_kv_heads, dropout=0.0): super().__init__() assert d_model % num_q_heads == 0 assert num_q_heads % num_kv_heads == 0 self.d_model = d_model self.num_q_heads = num_q_heads self.num_kv_heads = num_kv_heads self.head_dim = d_model // num_q_heads self.group_size = num_q_heads // num_kv_heads # 每组多少个 Q 头共享一个 KV self.w_q = nn.Linear(d_model, d_model) self.w_k = nn.Linear(d_model, num_kv_heads * self.head_dim) self.w_v = nn.Linear(d_model, num_kv_heads * self.head_dim) self.w_o = nn.Linear(d_model, d_model) self.dropout = nn.Dropout(dropout) def forward(self, x, attn_mask=None): """ x: [B, L, d_model] """ B, L, _ = x.size() # 1. Q: 多头； K/V: 少量头 Q = self.w_q(x) # [B, L, d_model] K = self.w_k(x) # [B, L, num_kv_heads * head_dim] V = self.w_v(x) Q = Q.view(B, L, self.num_q_heads, self.head_dim).transpose(1, 2) K = K.view(B, L, self.num_kv_heads, self.head_dim).transpose(1, 2) V = V.view(B, L, self.num_kv_heads, self.head_dim).transpose(1, 2) # Q: [B, Hq, L, Dh] # K,V: [B, Hkv, L, Dh] # 2. 将每个 KV 头“扩展”为 group_size 个 Q 头使用 # 例如 Hq=8, Hkv=2 -> group_size=4 K = K.repeat_interleave(self.group_size, dim=1) # [B, Hq, L, Dh] V = V.repeat_interleave(self.group_size, dim=1) # 3. 缩放点积注意力 scores = Q @ K.transpose(-2, -1) / (self.head_dim ** 0.5) # [B, Hq, L, L] if attn_mask is not None: scores = scores.masked_fill(attn_mask == 0, float("-inf")) attn = F.softmax(scores, dim=-1) attn = self.dropout(attn) out = attn @ V # [B, Hq, L, Dh] # 4. 合并头 out = out.transpose(1, 2).contiguous().view(B, L, self.d_model) return self.w_o(out)三、归一化：LayerNorm → RMSNorm + Pre-Norm
在 Transformer 里，归一化（Normalization）主要解决两个问题：
深层网络训练不稳定：梯度可能爆炸或消失；不同层输出分布漂移，导致学习变慢。最早的 Transformer 使用的是 LayerNorm + Post-Norm 残差结构（指在全连接层后跟上一个归一化层）
但到了 LLaMA、DeepSeek 等大模型时，大家开始逐渐转向：RMSNorm + Pre-Norm（指在全连接层前跟上一个归一化层）
? Post-Norm（原始 Transformer 用法）
最早的 Transformer 论文（Attention Is All You Need）使用的是 Post-Norm,代码结构类似：
# Post-Norm 结构out = x + sublayer(x)out = layer_norm(out)
? Pre-Norm（现代 LLM 常用）
大多数现代 LLM（如 LLaMA、DeepSeek 系列）改成了 Pre-Norm：代码结构类似：
# Pre-Norm 结构h = layer_norm(x)out = x + sublayer(h)
? 实践上，Pre-Norm 再配合 RMSNorm，只调节尺度不改均值，在 Decoder-only 结构里训练更稳定、实现也更简单。
3.1 LayerNorm
Layer Normalization（LN）是在 Transformer 中使用最广的归一化方式之一。给定一个 token 的隐藏表示 x \in \mathbb{R}^{d} ，LayerNorm 对其 特征维度 进行归一化：
其中：
\gamma, \beta \in \mathbb{R}^{d} 是可学习的缩放和平移参数；归一化是在单个样本、单个 token 的通道维度上完成的。? 直觉理解：
在 PyTorch 中，你平时看到的 nn.LayerNorm 就是这个东西：
import torchimport torch.nn as nnx = torch.randn(2, 4, 8) # [B, L, d_model]ln = nn.LayerNorm(8)y = ln(x) # 每个位置的最后一维做 LN
? 1.为什么不用 BatchNorm，而用 LayerNorm / RMSNorm？(面经)
这一问是面试官很喜欢的一个考点，尤其是 Transformer / LLM 岗位。核心区别在于：归一化时用哪些维度来统计均值与方差。
BatchNorm（BN）：在 CV 里常用，对 batch 维度 + 空间维度 做统计；对每个通道c，使用整批数据的统计量：mu_c = \mathbb{E}_{N,H,W}x\_{n,c,h,w} LayerNorm（LN）：对单个样本、单个 token 的所有特征求均值和方差，不依赖 batch 大小。在 Transformer / LLM 场景中，BN 存在几个问题：
序列长度不固定：BN 在变长序列上不自然，统计维度不好选；推理阶段 batch 很小甚至为 1：BN 的 running mean/var 与训练时差异大，容易分布漂移；自注意力中不同 token 之间差异大：BN 混合不同 token 的统计量，会引入额外噪声。因此，大模型里更偏向用 LayerNorm / RMSNorm 这种“不依赖 batch、只看自己”的归一化方式。
3.2 RMSNorm
RMSNorm 是基于“层归一化中主要起作用的是缩放因子，而非平移因子”这个发现而提出的归一化方法。在层归一化中需要减去均值，而模型在训练过程中已经学会通过投影矩阵自动调节均值；而 \gamma 的作用是调整每一维的相对 scale，是表达力的核心。给定 x \in \mathbb{R}^d ，RMSNorm 的公式为：
\text{RMS}(x) = \sqrt{\frac{1}{d} \sum\_{i=1}^{d} x\_i^2 + \epsilon}
\text{RMSNorm}(x) = \frac{x}{\text{RMS}(x)} \cdot \gamma
? 直觉理解：
? 实践上，在 Decoder-only 大模型里：RMSNorm + Pre-Norm 组合在超深层网络（几十层）上表现更稳定，这也是 LLaMA / DeepSeek / Qwen 等系列广泛采用它的原因之一。
代码手撕class RMSNorm(nn.Module): def __init__(self, d_model, eps=1e-8): super().__init__() self.weight = nn.Parameter(torch.ones(d_model)) self.eps = eps def forward(self, x): """ x: [B, L, d_model] """ # 均方根：sqrt(mean(x^2)) rms = x.pow(2).mean(dim=-1, keepdim=True).add(self.eps).sqrt() x_norm = x / rms return self.weight * x_norm
四、总结
本章我们先把现代大模型里的两块“基础设施”打牢：一块是从 MHA → MQA → GQA 的注意力演化，用更少的 KV 头（甚至共享 KV）在不明显掉点的前提下，大幅降低 KV Cache 与长上下文显存开销；另一块是从 LayerNorm → RMSNorm + Pre-Norm 的归一化升级，用“只归一化能量”的 RMSNorm 配合 Pre-Norm 结构，让超深的 Decoder-only 模型在训练和推理中都更加稳定。后面的章节，我们再把 RoPE / SwiGLU / MoE / MLA 这些“进阶武器”一个个拆开，拼成一整套现代 LLM 的“架构面经图谱”。
