Transformer 与大语言模型:第5章 Attention 的思想

发布时间:2026/9/13 21:47:41
Transformer 与大语言模型:第5章 Attention 的思想 第5章 Attention 的思想本章目标:不用公式,理解 Attention 为什么会出现,以及 Query、Key、Value 这三个名字的直觉含义。本章目录5.1 从一个问题开始5.2 人类是如何理解"it"的?5.3 RNN 是怎么做的?5.4 Attention 是怎么做的?5.5 Query、Key、Value 的直觉5.6 一个更直观的例子5.7 为什么需要三个矩阵?5.8 Attention 的本质5.9 与 CNN 的对比本章总结本章思考题下一章预告5.1 从一个问题开始假设你在读一篇文章:The animal didn't cross the street because it was too tired.请问:it指的是什么?你一眼就知道:it指的是animal,而不是street。但是你是怎么知道的?你的大脑做了什么?5.2 人类是如何理解"it"的?你读到it的时候,你的大脑会:扫描整个句子找到所有可能的候选词(animal、street)根据语义判断:tired更可能描述animal,而不是street得出结论:it = animal这个过程就是:根据当前词,去整个句子中寻找相关的词,并根据相关程度加权。这就是 Attention 的核心思想。5.3 RNN 是怎么做的?RNN 的做法是:Theanimaldidn'tcrossthestreetbecauseit信息从左到右,一步一步传递。当 RNN 处理到it的时候,animal的信息已经经过了 7 步传递。每一步都会有信息损失。所以 RNN 很难记住animal。5.4 Attention 是怎么做的?Attention 的做法是:

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