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RSS订阅原创 大模型开发基础知识：自注意力机制和多头注意力机制及其代码实现
自注意力机制通过计算序列内部元素的关联权重，实现了对上下文信息的有效捕捉，解决了传统序列模型的诸多缺陷。而多头注意力机制则进一步通过多视角学习，增强了模型对复杂依赖关系的建模能力，成为了现代大模型架构中不可或缺的核心组件。在实际应用中，我们还可以对注意力机制进行各种优化和拓展，比如引入相对位置编码来增强位置信息的建模、采用稀疏注意力来提高计算效率等。深入理解和掌握自注意力机制与多头注意力机制，对于从事大模型开发和研究的人员来说至关重要，它们是打开大模型奥秘之门的一把关键钥匙。
2025-08-14 14:49:40
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原创 python三大库：numpy,matplotlib,pandas
add_axes参数：数组[left,bottom,width,height],数组元素的取值范围：(0,1)a = np.array([1, 2, 3]) # 一维数组。b = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 二维数组。arr.sort() # 原地排序 [1, 2, 3]arr_2d[:, 1] # 所有行的第1列 ([2, 4])arr.sum(axis=0) # 沿列的求和 ([4, 6])
2025-04-07 11:27:02
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空空如也
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