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  1. TOOL · CL_103889 ·

    Transformer 模型依赖多头注意力、位置编码和归一化

    多头注意力、位置编码和归一化层是增强 Transformer 模型中自注意力机制能力的至关重要的组成部分。虽然自注意力在识别 token 关系方面表现出色,但它需要这些额外的结构来理解词序并确保深度网络的稳定训练。多头注意力通过使用多个并行的注意力头来实现更丰富的关系映射,每个头学习不同的表示子空间,从而捕捉多样化的语言模式。位置编码注入关于 token 顺序的信息,这对于辨别含义至关重要,而归一化层则有助于在深度 Transform…