多头注意力机制中的缩放因子

在多头注意力（Multi-Head Attention，MHA）机制中，缩放因子通常是指在计算注意力权重时对Query、Key和Value矩阵的点积结果进行归一化的分母，即所谓的“键值尺度”（Scaled Dot Product）。它有助于解决注意力机制中长序列数据的问题，因为直接的点积会导致数值过大或过小，使得训练变得困难。

缩放因子通常是Query、Key矩阵元素数量（一般为$d_k$）的倒数开根，公式可以表示为：

\[ \text{Scaling Factor} = \frac{1}{\sqrt{d_k}} \]

这样做是为了将结果保持在一个合适的范围，方便后续应用softmax函数进行概率分布计算，找出每个位置相对的重要性。