self-attention内部结构

ChatGPT: Self-attention内部结构是由三个矩阵相乘得到的，分别是Query矩阵、Key矩阵和Value矩阵。其中，Query矩阵和Key矩阵用来计算注意力权重，Value矩阵用来计算加权和。

相关问题

蒙面Self-attention

蒙面Self-attention是一种基于自注意力机制的神经网络模型结构，它在自注意力机制的基础上增加了一个蒙面（Masking）的操作。

在自注意力机制中，模型可以根据输入序列中的每个位置与其他位置之间的相互关系来加权聚合信息。这种注意力机制可以捕捉到输入序列内部的依赖关系，并且能够通过学习得到不同位置的重要性权重。

而蒙面Self-attention则在这个基础上引入了蒙面操作。蒙面操作是指在模型训练过程中，将部分输入序列位置进行屏蔽，使得模型只能看到部分信息并进行预测。这种操作常用于序列到序列模型中，可以有效处理对未来信息的预测。

通过使用蒙面Self-attention，模型可以在训练过程中逐步生成输出序列，并且在每个时间步只能看到已生成的部分序列，而无法看到未来的信息。这样可以提高模型对序列结构的建模能力，并且广泛应用于自然语言处理任务中，如机器翻译、文本生成等。

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attention和self-attention的区别

Attention是一种机制，用于在一个序列中找到与当前位置最相关的一些元素。而Self-Attention则是Attention的一种特殊形式，它能够在一个序列中计算每个元素与其它元素的重要性，从而能够更好地捕捉序列中的内部结构和关系。

在自然语言处理中，Self-Attention被广泛应用于语言模型中，如Transformer模型中的Self-Attention层。在这个模型中，Self-Attention层可以帮助模型更好地理解输入序列中的语义信息，从而提升模型在各种NLP任务上的性能。