什么是masked多头注意力机制

Masked多头注意力机制是指在Transformer等模型中，在解码器端使用的一种多头注意力机制。在生成序列的过程中，我们需要预测当前位置的下一个词，但是我们不能看到当前位置以后的词，因为这些词还没有生成。为了解决这个问题，我们使用了Masked多头注意力机制。

在Masked多头注意力机制中，我们将当前位置以后的词全部屏蔽掉，这样在解码器端进行多头注意力计算时，就只会考虑当前位置以及当前位置以前的词。这样可以确保模型不会在生成序列时使用未来的信息。

具体来讲，在解码器端，我们首先将当前位置以及当前位置以前的所有词作为查询向量，然后使用注意力机制计算编码器端输出序列中每个位置的注意力得分。但是，我们只需要考虑当前位置以前的位置的注意力得分，因为当前位置以后的词已经被屏蔽掉了。最后，我们将所有注意力得分加权求和，得到解码器端的表示向量。

使用Masked多头注意力机制可以帮助模型在生成序列时只使用已经生成的信息，从而避免了未来信息的泄露，提高了模型的生成准确性。