cross attention的作用？

Cross attention是指在Transformer模型中，对于两个不同的输入序列，通过一系列的注意力机制，同时计算它们之间的相互关系，以便更好地捕捉它们之间的语义关系。在机器翻译任务中，一个输入序列是源语言句子，另一个输入序列是目标语言句子，通过cross attention可以将源语言句子和目标语言句子中的每个单词进行关联，从而更好地捕捉它们之间的翻译关系。

在自然语言处理任务中，Cross attention还可以被用于多模态学习，比如图像描述生成任务中，可以将图像和对应的自然语言描述看做两个不同的输入序列，通过cross attention捕捉它们之间的关系，从而更好地生成准确的图像描述。