为什么是缩放点积注意力？

缩放点积注意力是一种用于机器学习中的自注意力机制，它的提出是为了解决点积注意力中由于维度较大导致的数值不稳定问题。缩放点积注意力通过将点积注意力中的点积结果除以一个缩放因子，使得点积结果的数值范围在一个较小的区间内，从而提高了模型的稳定性和可靠性。此外，缩放点积注意力还具有较高的计算效率，能够很好地应用于大规模数据集和深度神经网络模型中。因此，缩放点积注意力被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域的机器学习任务中。