在上一篇文章中，我们分析了 Word2Vec 的定位与三大核心缺点：
- 静态向量
- 窗口限定
- 上下文对称
这些缺点决定了：
Word2Vec 只能用于表示学习，而无法支撑真正高质量的文本生成。
那么问题来了：
👉 如果 Word2Vec 不行，下一步该怎么做？
👉 Attention 和 Transformer 是"灵光一现"，还是一种必然演进？
本文将从 Word2Vec 的缺点出发，一步步推导出 Attention 的出现，并最终落到 Transformer。
一、问题重述：我们到底想要一个什么样的"词向量"？
在 Word2Vec 之后，人们逐渐意识到一个事实：
真正有用的词向量，必须依赖上下文动态生成。
换句话说：
- "苹果"在"苹果手机"中
- "苹果"在"我吃了一个苹果"中
👉 它们应该是两个不同的向量
举个直观例子
句子 A：
我买了一台 苹果，性能很强。
句子 B：
我吃了一个 苹果，味道很甜。
Word2Vec：
embedding("苹果") = 固定但我们真正希望的是：
embedding("苹果" | 电子产品上下文)
embedding("苹果" | 食物上下文)👉 词向量应该是"上下文的函数"，而不是"词本身的属性"
二、第一次自然改进：让"上下文"参与计算
既然上下文很重要，那最直接的想法是：
让当前词，根据上下文重新计算自己的表示
假设当前词是 q，上下文是：
c₁, c₂, c₃, ...那我们是不是可以：
new_q = f(q, c₁, c₂, c₃, ...)问题是：
👉 上下文里的每个词，重要性真的一样吗？
三、关键转折点：上下文并不是"等权"的
来看一个例子：
虽然天气很差，但是我还是决定 出门，因为我已经和朋友约好了。
对于"出门"这个词：
- "天气"
- "但是"
- "因为"
- "约好了"
显然：
- "约好了"比"天气"更重要
- "但是"在逻辑上起转折作用
👉 不同上下文，对当前词的贡献是不同的
一个自然的问题出现了：
能不能给不同上下文词分配不同的权重？
四、加权求和：Attention 的雏形出现了
如果我们允许不同上下文有不同权重，那么一个非常自然的形式就是：
new_q = α₁·c₁ + α₂·c₂ + α₃·c₃ + ...其中：
- αᵢ 表示上下文词 cᵢ 对当前词的重要性
这一步非常关键，因为它意味着：
词的表示，不再是"查表"，而是"计算出来的"
五、权重 α 从哪来？------ Attention 的核心问题
接下来是最关键的问题：
αᵢ 应该如何计算？
显然：
- 不能人工设定
- 只能让模型自己学
那权重应该依赖什么？
👉 依赖当前词和上下文词之间的关系
回到 Word2Vec 的点积相似度
在 Word2Vec 中，已经有一个成熟做法：
score(w, c) = embedding(w) · embedding(c)这个点积本质上是在问：
"这两个词在语义上有多相关？"
六、从 Word2Vec 点积，到 Attention 打分函数
为了增强表达能力，我们对 Word2Vec 的点积做一次升级：
score(q, cᵢ) = (Wq · q) · (Wk · cᵢ)这里：
Wq：Query 投影Wk：Key 投影
这一步非常重要，因为：
模型不再直接比较"词"，
而是比较"在当前任务下的语义投影"
到这里为止：
- Query（Q）
- Key（K）
已经自然出现了。
七、Value 是怎么来的？
接下来再问一个问题：
我们真正想"加权汇总"的是什么？
不是 Key 本身，而是：
上下文词所携带的信息
于是引入第三个向量：
V = Wv · cᵢ最终，每个词的新表示来自：
Attention(q) = Σ softmax(score(q, kᵢ)) · vᵢ🎯 这就是 Attention 的完整思想来源
八、一个完整例子：Attention 如何区分"苹果"的语义？
句子：
我买了一台 苹果 手机
对于"苹果"：
- Query：来自"苹果"
- Keys：来自"我 / 买 / 一台 / 手机"
Attention 计算后：
- "手机"获得高权重
- "我""一台"权重较低
最终：
苹果的向量 ≈ 偏向"电子产品"换一句话：
词的语义，由上下文决定，而不是由词本身决定
九、Transformer：把 Attention 变成"生成模型"
到目前为止，我们已经解决了：
- 静态向量
- 局部上下文
- 上下文对称
Transformer 做的事情是：
在每一层、每一个位置，都使用 Attention 重新计算词的表示
并且：
- 多层堆叠 → 从词法到语义
- 自回归结构 → 直接预测下一个词
最终得到：
Embedding
→ Transformer Blocks（Attention）
→ Softmax
→ 下一个词👉 不再需要额外的生成模型
十、Word2Vec vs Transformer：本质差异总结
| 维度 | Word2Vec | Transformer |
|---|---|---|
| 向量生成方式 | 查表 | 动态计算 |
| 是否上下文相关 | 否 | 是 |
| 上下文范围 | 局部窗口 | 全局 |
| 是否能生成文本 | 否 | 是 |
| 训练方式 | 表示学习 | 端到端语言建模 |
十一、写在最后：为什么说 Attention 是"必然产物"？
回头看这条演进路径：
统计相似度
→ Word2Vec（预测上下文）
→ 静态向量的瓶颈
→ 上下文加权的需求
→ Attention
→ Transformer你会发现：
Attention 并不是突然出现的技巧，
而是在 Word2Vec 的缺点下，被一步步"逼出来"的解决方案。