TransFormer
- Basics
- Attention
-
- [单头注意力 single head attention](#单头注意力 single head attention)
-
- [Q： query 查寻矩阵 128*12288](#Q： query 查寻矩阵 128*12288)
- [K key matrix 128*12288](#K key matrix 128*12288)
- [SoftMax 归一 ](#SoftMax 归一
) - [Value matrix 12288*12288](#Value matrix 12288*12288)
- MLP
Basics
接受一段文本，输出一个单词。
token -> (Embeding)-> high dimensional vector. 方向对应语义
最初的向量也包含位置信息。1万多维。
Attention
除以d~k~ 是为了数值稳定
将上下文的信息传给当前token。
attention机制给最初的generic embedding加个向量，将其移动到上下文对应的具体方向上。
Attention不仅精细化了嵌入向量的定义，还能将嵌入向量的信息传给其他的向量。
经过多层attention后，预测下一个token的计算过程完全取决于最后一个向量。
单头注意力 single head attention
Q： query 查寻矩阵 128*12288
W~Q~ 将E(嵌入向量)映射低维空间中。Q是128*1
K key matrix 128*12288
Key矩阵同样将嵌入向量映射到低维空间中，得到第二个向量序列。当key与query的方向一致时(两个向量的点积越大越相关)，就能认为他们匹配。
SoftMax 归一
Masking： 在训练时，不能提前知道答案，后级的信息不能传递给前级。为了避免后级token对前级的影响，将下半边矩阵设为－∞。
该pattern表明每个词与其他哪些词相关
Value matrix 12288*12288
MLP
