cross-attention layers

跨注意力机制（Cross-Attention）是一种扩展自注意力机制的技术，主要用于融合两个不同来源的信息以实现更准确的建模。它在自然语言处理任务中表现出色，如机器翻译、文本生成和图像字幕生成等。

其作用在于引入额外的输入序列，通过跨注意力机制将不同源的信息相互影响，以捕捉两个不同来源之间的关联性。举例来说，在机器翻译任务中，源语言句子和目标语言句子被看作是两个不同的输入序列，通过跨注意力机制，源语言句子可以更好地捕捉目标语言句子的依赖关系。

通过跨注意力机制，模型可以同时关注不同输入序列中的不同位置和关联信息，从而更好地捕捉全局上的语义信息。相比于自注意力机制，跨注意力机制能够更准确地对两个不同来源的信息进行建模，提高了模型的性能和表现效果。因此，跨注意力机制在各种自然语言处理任务中得到了广泛的应用和研究。

总结起来，跨注意力机制的作用是融合不同来源的信息，以更好地捕捉它们之间的关联性，并在自然语言处理任务中提高模型的性能和表现效果[1]。