从零开始大模型开发与微调：多头注意力

从零开始大模型开发与微调：多头注意力

1.背景介绍

在自然语言处理（NLP）领域，Transformer模型的引入标志着一个重要的里程碑。Transformer模型的核心组件之一是多头注意力机制（Multi-Head Attention），它在处理长距离依赖关系和并行计算方面表现出色。本文将深入探讨多头注意力机制的原理、实现和应用，帮助读者从零开始理解并掌握这一关键技术。

2.核心概念与联系

2.1 注意力机制

注意力机制（Attention Mechanism）最早在机器翻译任务中被提出，用于解决长序列信息的捕捉问题。其核心思想是通过计算输入序列中各个元素的重要性权重，来动态调整模型对不同部分的关注程度。

2.2 多头注意力

多头注意力（Multi-Head Attention）是对单一注意力机制的扩展。通过并行计算多个注意力头（Attention Heads），模型可以从不同的子空间中提取信息，从而捕捉到更丰富的特征。

2.3 Transformer架构

Transformer模型由编码器（Encoder）和解码器&