【大模型实战系列】第五章 深度剖析 Transformer：从注意力到多头注意力的升维之旅

目录

第一部分：原理再探——不止于 Attention(Q, K, V)

第二部分：代码实现——模块化与最佳实践

代码深度解读

最终结论

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在上一篇文章中，我们初步揭开了缩放点积自注意力（Scaled Dot-Product Attention）的神秘面纱。然而，要真正领会其在 Transformer 中的威力，我们必须更进一步，理解它如何从输入数据中诞生，如何通过“多头”机制实现能力的升维，以及最终如何与模型的其余部分无缝集成。

第一部分：原理再探——不止于 Attention(Q, K, V)