从零构建大语言模型全栈开发指南：第二部分：模型架构设计与实现-2.1.1自注意力机制（Scaled Dot-Product Attention）的逐行代码实现
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文章大纲
- 2.1.1 自注意力机制（Scaled Dot-Product Attention）的逐行代码实现
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- 1. 自注意力机制的核心原理与数学表达
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- 1.1 注意力计算的三元组：`Q, K, V`
- 2. 逐行代码实现与解析
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- 2.1 输入嵌入与权重矩阵初始化
- 2.2 完整自注意力模块实现（含可训练参数）
- 3. 位置编码设计与实现
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- 3.1 `绝对位置编码（正弦/余弦函数）`
- 4. 性能优化与工程实践
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- 4.1 计算效率优化策略
- 4.2 梯度稳定性保障
- 5. 综合应用案例：文本生成任务
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- 5.1 输入预处理与模型调用
- 5.2 注意力权重可视化
- 6. 总结：自注意力机制的核心价值
2.1.1 自注意力机制（Scaled Dot-Product Attention）的逐行代码实现
- Scaled Dot-Product Attention 逐行代码实现流程图
1. 自注意力机制的核心原理与数学表达
1.1 注意力计算的三元组：Q, K, V
自注意力机制通过查询（Query）、键（Key）和值（Value）三个矩阵实现动态权重分配，其核心公式为：