transformerMSA

Transformer中的MSA是指Multi-Head Self-Attention，也称为多头自注意力机制。在Transformer模型中，自注意力机制用于学习输入序列中不同位置之间的关系。它通过计算每个位置与其他位置的相关性，并为每个位置分配一个加权值，然后将这些加权值用于计算每个位置的表示。多头自注意力机制由多个自注意力头组成，每个头都负责学习不同的关系。在计算过程中，输入序列会通过线性变换分成不同的头，然后每个头都会独立地进行自注意力计算，最后将多个头的结果进行合并。这样可以更好地捕捉不同位置之间的不同关系，提高模型的表达能力。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【MindSpore易点通】Transformer的注意力机制](https://blog.csdn.net/Kenji_Shinji/article/details/127958722)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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