transformer点乘

Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习架构，最初由Google的 researchers在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出。其中，"点乘"通常指的是Self-Attention模块中的 Query-Key Dot Product（查询-键点积）操作。

在Transformer中，每个输入序列的位置都有一个对应的Query、Key和Value向量。当计算注意力得分时，我们首先将Query向量与所有的Key向量进行点乘（对应位置之间的元素相乘），然后通过softmax函数将得到的结果转换为注意力权重。这个过程表示了每个位置对其他位置的关注程度。最后，我们用这些权重去加权每个Value向量，生成一个新的表示，这就是所谓的"点乘"在Transformer中的作用。

简单来说，点乘在这个过程中的作用就是衡量和整合信息，形成一种全局上下文的表示，这对于理解和处理长距离依赖非常重要。