key-aware可变形注意力（KDA）流程

1. 首先，输入是一个句子，包含多个单词或标记。每个单词或标记都表示为一个向量。

2. 然后，将输入句子传递给一个多头注意力模型，该模型将输入分成多个头部，并计算每个头部的注意力分数。

3. 接下来，使用这些注意力分数来计算每个单词或标记的加权向量表示。这个加权向量表示考虑了所有输入中的单词或标记，并且更加关注那些与当前单词或标记相关的单词或标记。

4. 然后，使用一个可变形注意力模型来调整这些加权向量表示。这个可变形注意力模型考虑了单词或标记之间的相对位置，并使用这些相对位置信息来调整加权向量表示。

5. 最后，将调整后的加权向量表示传递给一个全连接层，以生成最终的输出。这个输出可以用于分类、标记或其他任务。

整个过程中，关键在于使用多头注意力和可变形注意力来更好地捕捉输入中的关键信息，并将其集成到最终的输出中。