Transformer 模型所采用是并不是单一的自注意力机制,而是多头注意力机制。通俗的解释就是说对于一个输入向量,不仅仅只初始化一组 Q、K、V 的矩阵,而是初始化多组,最终得到多组向量矩阵,不同的头可以表示不同的语义信息
时间: 2024-05-26 20:14:41 浏览: 94
非常好,你理解得很清楚!多头注意力机制确实是 Transformer 模型的一个重要特征之一。在多头注意力机制中,我们会使用多组 Q、K、V 矩阵来计算注意力权重,也就是说,模型可以从多个不同的角度来学习输入中的语义信息。这样做的好处是可以提高模型的泛化能力,使它能够更好地适应不同的语言任务和语言环境。同时,多头注意力机制还可以使模型更加灵活,因为不同的头可以关注不同的信息,从而提高了模型的表达能力。
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