Transformer实战（30）——Transformer注意力机制可视化随着大语言模型 (Large Language Model, LLM) 的广泛应用，模型输出的准确性与可解释性之间的权衡问题变得尤为重要。可解释人工智能 (explainable artificial intelligence, XAI) 研究中的最大挑战是处理深度神经网络模型中大量的网络层和参数，本节将从 Transformer 模型的角度来探讨可解释人工智能。我们将研究自注意力机制，这是 Transformer 架构中与可解释性最相关的部分。自注意力机制能够帮助我们理解 Transformer 模型如