数字化转型网人工智能研习社关注人工智能从技术到落地的全方面，包含机器学习算法、深度学习架构、自然语言处理（NLP）技术、计算机视觉技术、AI+医疗健康、AI+交通出行、AI+金融、AI+制造、AI+消费品、AI+互联网、数据隐私和安全、算法公平性、产业生态建设、政策法规制定与完善等。
注意力机制是Transformer的灵魂所在。它不再依赖序列顺序，而是让模型在任意时刻参考上下文中所有位置的词语。数字化转型网www.szhzxw.cn
主要分为以下几个方面：
• 点积注意力：Q与K的点积决定相关性，输出是对V的加权平均。
• 多头注意力：将Q、K、V向量分拆为多份，每份独立执行注意力计算，再将结果拼接回去。这样模型可同时从多个「视角」理解文本。
• 掩码（Masking）：在语言模型训练中，预测下一个词时，需要屏蔽未来词语的信息以防作弊。这通过在注意力权重中给未来token赋零权重实现。数字化转型网www.szhzxw.cn
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数字化转型网人工智能研习社关注人工智能从技术到落地的全方面，包含机器学习算法、深度学习架构、自然语言处理（NLP）技术、计算机视觉技术、AI+医疗健康、AI+交通出行、AI+金融、AI+制造、AI+消费品、AI+互联网、数据隐私和安全、算法公平性、产业生态建设、政策法规制定与完善等。
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