之前对 AI 的底层原理理解很模糊，一堆术语堆在一起分不清。今天从对话里一步步拆明白了。

主要卡点：

1. 模型的"权重"到底是静态的还是动态的 → 两种都有
2. Decoder-only 为什么不需要 Encoder → Decoder 自己就能看自己
3. Attention 里的 Q、K、V 到底是什么 → 每个 token 乘三个矩阵算出来的

2 最终理解

2.1 两种权重别搞混

2.2 Attention 三步（用"今天天气很好"生成"好"为例）

每个 token 变成向量后，乘三个矩阵（W_q、W_k、W_v），得到三样东西：

• Q（查询）：我要找什么信息
• K（键值）：我身上有什么标签
• V（价值）：我身上有什么信息

然后：当前位置的 Q × 每个位置的 K → 得出得分 → softmax 归一化 → 用归一化后的分数加权取 V → 最终输出。

关键是自己在注意力计算时能看自己，不是只看前面的词。

2.3 Transformer = 注意力 + 前馈，叠 N 层

1
2
3
4

输入文字
   → Token Embedding + 位置编码
   → [Self-Attention（看全局）→ 前馈网络（消化信息）] × N 层
   → 线性层 → 预测下一个字

2.4 为什么现在的大模型都是 Decoder-only

原始 Transformer 有 Encoder + Decoder，但聊天场景下输入和输出天然在一条序列里，Decoder 的 self-attention 自己就能回看所有 token，不需要 Encoder 额外"翻译"。

3 联系之前的问题

• 缓存为什么便宜：每个 token 的 K、V 上轮已经算好了，直接复用不用重算
• 多模态为什么多一个编码器：图像被打包成视觉 token 送进同一个 Transformer