Day 9: Transformer注意力机制原理 - 从直观理解到数学推导的完整解析
Day 9: Transformer注意力机制原理 - 从直观理解到数学推导的完整解析
📚 核心概念解释
🎯 注意力机制 (Attention Mechanism)
- 注意力机制: 一种让模型在处理序列数据时能够"关注"不同部分的机制，类似人类阅读时会重点关注某些词汇
- 为什么需要: 解决传统RNN无法并行计算和长距离依赖问题，让模型能同时关注序列中的所有位置
- 实际作用: 在翻译"The animal didn’t cross the street because it was too tired"时，模型需要知道"it"指代的是"animal"
- 核心机制: 通过计算查询(Query)与键(Key)的相似度，得到对值(Value)的注意力权重
实际意义: 注意力机制就像是给模型配备了"聚光灯"，让它能够在海量信息中精准定位到最重要的部分。
🔍 1. 注意力机制直观理解
1.1 生活中的注意力机制
想象你在嘈杂的咖啡厅里和朋友聊天