Transformer是一个巨大的信息加工厂，它的任务是把一句话（比如“今天天气真好”）理解透，然后猜出下一个字是什么。
这个工厂里有两条核心的“传送带”：
1. 主传送带（残差流）：
* 这条带子垂直的，从工厂一楼一直通到顶楼。
* 每个词（“今”、“天”、“天”、“气”、“真”、“好”）都有一个自己的专属包裹，放在一楼的传送带上。
* 传送带每上升一层（每一楼），就有工人往这个包裹里加一点新理解，但不会把原来的东西扔掉。包裹变得越来越重，信息越来越丰富。
2. 广播带（K/V流）：
* 这条带子是水平的，在每一层楼都有。
* 每当主传送带把一个包裹送到某一层时，这一层的工人就会根据这个包裹里的内容，制作一个“信息简报”（Key）和一份“详细档案”（Value），然后扔到这一层的广播带上。
* 关键来了：广播带是共享的！ 在某一层，处理后面词的工人能看到前面所有词在这一层留下的“简报”和“档案”。
在每一层，每个词的位置上，具体发生三步：
第一步：做简报
工人打开主传送带送来的包裹（残差流），根据当前的理解，制作出本层的“查询问题”（Q）、“信息简报”（K）和“详细档案”（V），然后把K和V扔到本层的广播带上。
第二步：开大会（注意力计算）
工人拿起自己刚写好的“查询问题”（Q），然后扭头去看本层广播带上之前所有词（包括自己）留下的“信息简报”（K）。
他会问：“在所有这些简报里，哪些跟我的问题最相关？” 然后根据相关程度，给每个简报打分（计算注意力权重）。
打完分后，他就按照这个分数比例，去汇总那些简报对应的“详细档案”（V）。这个汇总后的新档案，就是他开会的成果。
第三步：内部消化（MLP计算）
工人把开大会得到的新档案，和自己主传送带上的原始包裹混合在一起，送进一个“内部思考室”（MLP）进行深度加工。加工后的结果，再放回主传送带上的包裹里，传给楼上下一层的工人。
所以，Q, K, V 到底是啥？
* Q (Query，查询)：就是“我现在最关心什么？” 比如处理“好”这个词时，它可能最关心前面有没有出现“天气”或者“真”。
* K (Key，键)：就是“我这儿有什么样的信息，可以用来被查询？” 比如“天”这个词的K可能在广播带上大喊：“我这儿有关于‘天气’的信息！”
* V (Value，值)：就是“如果你关心我，这是我的全部家当，拿去看吧！” 这是真正被传递的详细信息。
简单比喻：
你在一个大型会议室（一层楼）里，每个人（每个词）面前都有一个麦克风(K)和一份详细的报告(V)。当轮到你发言时，你提出你的问题(Q)。所有人都会通过麦克风喊出自己报告的关键词(K)，你的耳朵会自动锁定那些和你的问题最相关的关键词，然后你把那些人的详细报告(V)拿过来，按相关程度汇总成一份新报告。
最后，为什么这玩意儿这么厉害？
因为信息传递的路径多到爆炸！
一个在楼下很前面的词（比如“今”）的信息，可以通过广播带直接传给后面很远很远的词，也可以先被楼上几层的词读取，再通过主传送带向上传，最后又被其他词读取。
这就意味着，模型在生成最后一个词的时候，理论上它可以动用前面所有词、在所有加工阶段留下的所有信息。 它不是只傻傻地看着前一个词。它的“记忆”和“思考”是贯穿整个上下文的，方式非常复杂和精妙。
所以，说AI模型没有记忆、不能理解上下文是不对的。它的整个结构就是为了让信息（记忆）以极其灵活的方式流动和融合而设计的。