【Transformer 与注意力机制】系列总览
从《Attention Is All You Need》出发把 Transformer 注意力机制、Q/K/V、多头注意力、位置编码、Causal Mask、Softmax、FFN、训练范式、模型变体、推理工程、可解释性、未来架构以及推理退化防御串成 59 篇深度博客。
Linux 内核、存储与网络、可观测性、系统架构与大模型基础设施的工程笔记:机制拆解、踩坑复盘与可核对证据,少空谈。
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从《Attention Is All You Need》出发把 Transformer 注意力机制、Q/K/V、多头注意力、位置编码、Causal Mask、Softmax、FFN、训练范式、模型变体、推理工程、可解释性、未来架构以及推理退化防御串成 59 篇深度博客。
单头 attention 只有一组 softmax 权重,只能在一种相似度度量下做一次聚合。Multi-Head Attention 通过多套独立的 Q/K/V 投影,让模型在同一步内并行建模多种关系,并在几乎不增加参数量的前提下提升表达力。