自注意力机制(Self-Attention)是大模型Transformer的核心组件、让每个位置同时关注序列全部位置并按相关度分配权重的机制,其核心构成包括查询、键、值向量与按相似度计算的注意力权重,解决的是顺序建模效率低、长依赖难捕捉问题,并不解决权重摊薄使关键信息被淹没。
什么是自注意力机制(Self-Attention)?
自注意力机制(Self-Attention)是大模型Transformer的核心组件、让每个位置同时关注序列全部位置并按相关度分配权重的机制,其核心构成包括查询、键、值向量与按相似度计算的注意力权重,解决的是顺序建模效率低、长依赖难捕捉问题,并不解决权重摊薄使关键信息被淹没。
🔗 本文链接