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  2. ่ง†้ข‘ๆ•™ๅญฆ2: ่œ˜่››ๆฑ ๆญๅปบๆญฅ้ชค่ฏฆ่งฃ๏ผŒๅŒ…ๆ‹ฌๅฎ‰่ฃ…็Žฏๅขƒใ€้…็ฝฎๆ•ฐๆฎๅบ“ใ€่ฎพ็ฝฎไปฃ็†IP็ญ‰ใ€‚
  3. ่ง†้ข‘ๆ•™ๅญฆ3: ่œ˜่››ๆฑ ไฝฟ็”จ่ฟ›้˜ถๆŠ€ๅทง๏ผŒๅŒ…ๆ‹ฌ่‡ชๅฎšไน‰่œ˜่››่ง„ๅˆ™ใ€่ฏทๆฑ‚ๅคด่ฎพ็ฝฎใ€ๅŠ ๅฏ†็ฎ—ๆณ•็ญ‰ใ€‚
  4. ่ง†้ข‘ๆ•™ๅญฆ4: ่œ˜่››ๆฑ ๅฎžๆˆ˜ๆกˆไพ‹ๅˆ†ไบซ๏ผŒๅฑ•็คบๅฆ‚ไฝ•ๅบ”็”จ่œ˜่››ๆฑ ่งฃๅ†ณๅฎž้™…้—ฎ้ข˜ใ€‚

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2. ่‡ชๆณจๆ„ๅŠ›ไธŽๅคšๅคดๆณจๆ„ๅŠ›

่‡ชๆณจๆ„ๅŠ›๏ผˆSelf-Attention๏ผ‰ๆ˜ฏๆณจๆ„ๅŠ›ๆœบๅˆถ็š„็‰นไพ‹๏ผŒๅ…ถไธญQใ€Kใ€Vๆฅ่‡ชๅŒไธ€ไธช่พ“ๅ…ฅๅบๅˆ—ใ€‚ๅœจTransformerไธญ๏ผŒๆฏไธช่ฏ้€š่ฟ‡่‡ชๆณจๆ„ๅŠ›่ฎก็ฎ—ไธŽๅฅๅญไธญๆ‰€ๆœ‰ๅ…ถไป–่ฏ็š„ๅ…ณ็ณป๏ผŒๆ•่Žท้•ฟ่ท็ฆปไพ่ต–ใ€‚่ฟ™่งฃๅ†ณไบ†RNN/LSTMๅœจๅค„็†้•ฟๅบๅˆ—ๆ—ถ็š„ๆขฏๅบฆๆถˆๅคฑๅ’Œ่ฎฐๅฟ†ๅฎน้‡้—ฎ้ข˜ใ€‚ๅคšๅคดๆณจๆ„ๅŠ›๏ผˆMulti-Head Attention๏ผ‰ๆ˜ฏ่‡ชๆณจๆ„ๅŠ›็š„ๆ‰ฉๅฑ•๏ผšๅฐ†Qใ€Kใ€VๆŠ•ๅฝฑๅˆฐๅคšไธชไธๅŒ็š„ๅญ็ฉบ้—ด๏ผŒๆฏไธชๅญ็ฉบ้—ด็‹ฌ็ซ‹่ฎก็ฎ—ๆณจๆ„ๅŠ›๏ผŒ็„ถๅŽๅฐ†็ป“ๆžœๆ‹ผๆŽฅใ€‚ๆฏไธช"ๅคด"ๅ…ณๆณจไธๅŒ็š„็‰นๅพๆจกๅผ๏ผˆๅฆ‚่ฏญๆณ•ๅ…ณ็ณปใ€่ฏญไน‰็›ธไผผๆ€งใ€ไฝ็ฝฎ็›ธๅ…ณๆ€ง๏ผ‰๏ผŒๅคšๅคดๆœบๅˆถ่ฎฉๆจกๅž‹ไปŽๅคšไธช่ง’ๅบฆ็†่งฃๆ•ฐๆฎใ€‚ๅคšๅคดๆณจๆ„ๅŠ›็š„ๅ…ฌๅผไธบ๏ผšMultiHead(Q,K,V)=Concat(head1,...,headh)W^O๏ผŒๅ…ถไธญๆฏไธชhead_i = Attention(QW_i^Q, KW_i^K, VW_i^V)ใ€‚

3. ๆณจๆ„ๅŠ›ๆœบๅˆถ็š„ๅบ”็”จไธŽๅ˜ไฝ“

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