三种Transformer模型中的注意力机制介绍及Pytorch实现：从自注意力到因果自注意力

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本文 约9000字 ，建议阅读 9 分钟 本文深入探讨Transformer模型中三种关键的注意力机制：自注意力、交叉注意力和因果自注意力。 这些机制是GPT-4、Llama等大型语言模型（LLMs）的核心组件。通过理解这些注意力机制，我们可以更好地把握这些模型的工作原理和应用潜力。 我们不仅会讨论理论概念，还将使用Python和PyTorch从零开始实现这些注意力机制。通过实际编码，我们可以更深入地理解这些机制的内部工作原理。 文章目录 自注意力机制 理论基础 PyTorch实现 多头注意力扩展 交叉注意力机制 概念介绍 与自注意力的区别 PyTorch实现 因果自注意力机制 在语言模型中的应用 实现细节 优化技巧 通过这种结构，我们将逐步深入每种注意力机制从理论到实践提供全面的理解。让我们首先从自注意力机制开始，这是Transformer架构的基础组件。 自注意力概述 自注 ………………………………