transformer的交叉注意力

Transformer的交叉注意力（cross-attention）是指在Transformer模型中，编码器和解码器之间进行注意力计算的过程。在编码器部分，每个编码器层都有自注意力机制（self-attention）来建模输入序列中的上下文关系。而在解码器部分，在进行自注意力计算的同时，还需要考虑来自编码器的上下文信息。

具体来说，在解码器的每个位置，除了计算该位置与自身的注意力之外，还会计算解码器当前位置和编码器输出之间的交叉注意力。这就意味着解码器会根据编码器的输出来关注输入序列中与当前位置相关的信息，以便更好地生成合适的输出。

交叉注意力的计算方式与自注意力类似，但是使用的是编码器输出作为查询（query），而不是解码器自身的输出。这样可以使得解码器能够在生成每个位置的输出时，根据编码器的信息进行合理的调整和生成。

通过交叉注意力机制，Transformer模型能够充分利用输入序列中的上下文信息，并且能够在生成输出时考虑到输入序列的语义和句子结构。这使得Transformer成为了在自然语言处理任务中非常重要和强大的模型架构。