大模型为什么能像人类一样回答问题？

大模型回答问题的本质上是一个模拟人类的预测能力，但其本质是一个一个字的分类问题，也就是说，它每生成一个词或字都是一次分类。（看你在模型里怎样定义一个向量）

对于自然语言处理（NLP），举一个Transformer模型中机器翻译的例子，把“机器学习”翻译成“machine learning”。

它首先通过将“机”“器”“学”“习”四个字变成4个向量： 输入模型，然后通过考虑这四个字的信息，生成（输出）一个新的向量，然后将这个向量进行分类，得到（有多少个英文单词就有多少个类，这里假设按英语单词分类），然后生成的这个machine单词继续和前面的“机器学习”做交叉注意力计算，再次输出（生成/分类出）第二个单词“”，然后接着将这个向量和前面的向量做注意力计算，生成新的向量，将这个新的向量作为查询对象再次和前面的“机器学习”4个向量做交叉注意力计算，此时会输出（生成/分类出）第三个单词“”这个结束符号，此时程序结束运行。

对于计算机视觉（CV），例如最简单的图片分类任务，你会看到，ViT模型把Transformer的Decoder去掉了，为什么去掉呢？因为输入一张图片后，它只需要分类一次就结束任务了，就相当于上面只生成了一个单词就任务完成了，当然也就不用Decoder来循环通过生成的新向量和输入的原向量进行交叉注意力计算了。也就是说，Decoder部分旨在参考新生成的单词的信息特征，和源输入单词句子进行综合考量，以此进行下一次输出（生成/分类）。

我们再来看，为什么一张图片要分成多个patch，这里有什么玄机？在NLP中，我们很好理解，一个字或一个单词就是一个向量，那么在CV中，我们是否也可以以此对比来看，或许我们能有点启发。例如，一个句子的意思是由多个单词组成的，随着一个个字的增加，这个句子的意义也慢慢地稳定下来，那么一张图片是否也可以是由多个碎片图片拼接而成，随着逐渐增多，这个图片的类别也被确定下来。

一个字词一般和它最相关的字词同时在文本中出现，就比如金庸小说中，“郭靖”和“黄蓉”这两个词最相关，“杨过”和“小龙女”这两个词也最相关，相比较“黄蓉”和“小龙女”反而相关度不高。

同样，一张图片的patch一般和这张图片的其它相邻的patch最相关，并且严格来说，是这个“猫猫”的图片的一个部分和其它部分相关，例如眼睛和鼻子和耳朵相关，而眼睛和这个图片的背景patch则没有什么关系。所以，当一个猫猫的照片出现在不同的地方时，眼睛和鼻子有很强的相关性，而背景因为经常变化，也就没有规律可言，也就是说，眼睛和背景（例如白云）没有什么相关性。

因为每次一张图片都有这种类型的耳朵和鼻子，经过多轮的迭代，在注意力机制上算出的值就越来越大，通过多个Encoder的堆叠，模型越来越会关注更加抽象的特征。只要数据量足够大，就可以找到所有patch中的相关性，而把不相关的排除出去。

在ViT模型中的表现就是，把一张猫咪的图片分成196个patch（14*14个），CLS 这个Token是可学习的变量，就相当于CNN中卷积核，通过它依次与其它patch进行注意力计算（点积），越相关，值越多，即余弦值越大，在坐标轴上表现就是两向量靠的近。

其实这就是一个特征融合的过程，这196个向量因为是一张图片分割开来的，按理说，有猫咪特征的patch，在高维空间的表示更集中。此时，我们可以通过注意力机制的计算，越相似，权重越大，我们越需要这个信息。当参考了所有patch的信息最终融合出了一个向量，这个融合的向量就根据向量的加减来进行更新。在高维空间的坐标轴表示上就是不断移动微调到了最符合它的位置。

什么是注意力机制？

人（Q）查询一张图（K）。每个人关注的重点不同。

也就是说，这个人的查询向量Q的维度里的值的不同决定了后来查询出来的东西，就很像一个的三观，有什么世界观就看到什么世界K，有什么价值观就感受到什么是有价值，还是无价值的，有什么人生观，就认为什么人生是有意义的还是无意义的。

既然这么重要，那么我这个查询向量是是什么呢？我关注的是什么呢？

通过计算我的这个向量和事物的向量之间的相似度，也就是说，我眼中有什么，就只能看到什么。一个事物有多个维度，包含很多维度的信息。例如一个人，有颜值，有身高，有学历，有家境，有修养等等维度，你看重哪个维度呢？如果是公司可能更看重其学历，如果是。

例如我看到这张图片，这里每个像素都算是一维的，更多关注到的是这张图片的红色区域的信息维度，而绿色区域则没有太多的关注，白色区域的信息则被我完全忽略了。当然，如果这张图片像素太多，可以转换（映射）成其他更加低阶的维度。

下面通过举一个向量的例子来说明（Q，K，V这3个向量现在各只有一个向量，如果多个向量，就是批次操作）

通过Q*K，获得关注值，然后通过softmax进行归一化，获得对这张图片每个维度的关注值（权重）

(Q中的一个向量的有n个维)

然后把这个每个维度上的权重再对应乘上这个值K，获得加权后的值，我们叫注意力，Attention。当然这个这个K可以是V，但是这个K一定和V有一定的关系。

此时，我们拿到了最后经过我们的世界观看到的图片（或文本）的信息。

我们用一张猫咪的图片来直观解释 ViT 中的自注意力过程：

假设我们有一张猫咪这样的图片：（请脑补）

步骤一：把图片切成 patch（小块）

比如这张图片是 像素，我们把它切成 的 patch，就会得到 个 patch。每个 patch 看起来像下面这样：

[Patch 1] [Patch 2] [Patch 3] ... [Patch 14]
[Patch 15] [Patch 16] ...        [Patch 28]
...
[Patch 183] ...                 [Patch 196]

每一个小 patch 就像一个“词”一样，是 ViT 中的信息单位。

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步骤二：每个 patch 转成一个向量（进入高维空间）

每个 patch 被展平并映射成一个向量，比如维度为 768。这就相当于你把原图的一个区域，转成了一个点 ：

此时，猫耳朵、眼睛、鼻子、背景等都变成了不同的点，分别散布在一个高维空间中。

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步骤三：进入自注意力机制

每个 patch 的向量 通过矩阵映射生成三组向量：

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通俗解释注意力：假设你是“猫耳朵”patch

你是“猫耳朵”patch（假设是 Patch #35），你需要决定自己在这个图像理解任务中该关注谁？

你会：

1. 拿自己的 Query 向量（）；

2. 去和每个其他 patch 的 Key 向量做点积，看看谁和你“更相关”；

3. 比如你发现“猫脸”（Patch #44）和“背景”（Patch #180）都和你有关，但猫脸更相关；

4. 然后你通过 softmax 得到一个注意力分布（比如你给猫脸 0.6，给背景 0.1）；

5. 用这个分布去加权别人提供的信息（他们的 Value 向量）：

   

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在高维空间的含义

每个 patch 原本是一个向量 ，经过注意力机制后，它被更新为：

也就是说，这个 patch 的表示不再只包含它自己，而是融合了全图中相关区域的信息。

你可以想象，每个点 在高维空间中的位置被“拉动”了——往相关 patch 的方向靠近，从而更新为新的位置 。

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直观类比：

每个 patch 向其他 patch 发出“注意力射线”，每个 patch 说：“我是谁？”然后通过“注意力射线”从其他地方收集信息来更新自己。

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总结：整个过程在做什么？

阶段	含义
切 patch	把图像离散成局部区域（词）
映射向量	每个 patch 映射成高维点
自注意力	每个 patch 根据 Query 判断自己该向谁要信息（Key），从而更新自己（通过加权 Value）
高维更新	每个 patch 的表示被更新为全局融合后的表示，更懂全局上下文

自注意机制

通过计算我和外部世界这两个事物的相似度，这个人就被我打上了标签，给他进行了某个方面特别的关注。本质上就是两个文本之间的匹配关系。所以，基于这个机制，后面才会有自注意力机制，通过计算这句话中的每个词之间的相关性。这里的自是在句子层面上说的，意思是一句话中内部的。在词与词层面上看，还是两个事物的注意力。

你问，这当然很好，那我的X和Q是什么关系？我又怎么样知道我的原本Q值呢？

其实上面我们一直把Q当成了我的X，其实他们本质就是一回事。所以，才会出现自注意力机制。我的内容是什么，我就和什么最相识，我就关注什么。比如，“我爱你。”这句话，和“我刚出完中午饭。”这两句话，几乎不相关。“我爱你”这句话最相关的一定是“我爱你”，和“我喜欢你”这句话也有点相关，尽管不是那么相关。

所以，我们的自注意机制就是关注我们本身的数据。一切都可以转换成文本（数据，向量），和外界的就没怎么关系了。

没关系，你的Q是经过训练出来的。你的Q一定符合你提供的整个大数据这个数据分布的函数，即,只不过你不知道这个函数是什么罢了，而神经网络干的事情就是通过训练，即数据拟合来找出这一个近似的函数。

最后，这个Q和我提供的一张照片，即输入变量X（或一句话）是相等的还是不相等，这里按理说，是相等的，其实Q，K，V都是X的线性变化，我们这里就叫做X的权重了。

把它们看成是一个黑盒子，我们只能看到输入X，然后输出Y。

大模型的注意力机制

而我们的大模型LLM，则是把所有的人类关注都考虑进去了，因为给它提供的数据是世界知识，如果理想情况下，可以把整个互联网产生的数据全部拿来训练，那这个训练出来的函数，当然符合一般人的关注点。

随便给它输入一句话X，它就能生成一段与你这句话很相关的回答。基于给定的句子中的信息，我能知道和你这个句子最相关的信息的句子。

因为句子中的每个词都与它整个句子中的其它的词汇有关系。它能记住这句话中每个词汇之间的细微关系。

如果这句话是整个文本，例如一本金庸小说，它就能计算出整个文本中每个词汇之间的信息。那么你提问关于这个小说的信息，他就能通过它来计算出每句话和它最相关的句子，给你最相关的回答。

在这个函数中（模型中）已经包含了所有句子的相关性，从某种程度上看，它可以说已经掌握了人类语言的语法规则了，不过这个规则很复杂，只能用一个模型还拟合整合这个函数（规则）。