transformer 交叉注意力

Transformer模型中的交叉注意力是指在多头自注意力机制中，对输入序列中的不同位置进行关联，以获取全局上下文信息。具体来说，交叉注意力机制包含三个步骤：查询、键和值。

首先，通过将输入序列分别经过三个线性变换得到查询向量Q、键向量K和值向量V。然后，使用查询向量与键向量之间的相似度来计算注意力分数，可以使用点积或其他方法。注意力分数表示了查询在不同位置上对键的重要程度。

接下来，将注意力分数进行归一化处理，并将其作为权重应用于值向量上，得到加权后的值向量。最后，通过将加权后的值向量进行线性变换和连接操作，得到最终的输出。

通过这种交叉注意力机制，Transformer模型能够对输入序列中的每个位置进行全局关联，从而更好地捕捉序列的长程依赖关系和上下文信息。这种机制在自然语言处理任务中取得了很好的效果，如机器翻译、文本生成等。