sft layer功能

SFT（Scaled Fused Transformation）层是一种用于语言生成任务的神经网络层。它结合了自注意力机制（self-attention）和前馈神经网络（feed-forward neural network）来对输入文本进行编码，同时使用缩放的点积注意力（scaled dot-product attention）来对文本中的位置信息进行建模，从而提高模型的性能和稳定性。具体来说，SFT层会对输入的序列进行自注意力计算，然后通过前馈神经网络进行转换，最后再将结果和原始输入序列进行加权求和，得到最终的编码表示。在文本生成任务中，SFT层被广泛应用于Transformer模型中，取得了很好的效果。