从零开始构建大型语言模型：注意力机制的奥秘

本文深入探讨了大型语言模型中自注意力机制的工作原理。作者通过分析多头注意力和层叠机制，解释了为什么看似简单的矩阵乘法能够实现复杂的功能。核心观点是：单个注意力头功能简单，但通过多头注意力和层叠，可以构建出复杂、丰富的表示。这类似于卷积神经网络中逐层提取特征的过程，最终实现对输入序列的深刻理解。此外，文章还阐述了注意力机制如何解决RNN模型中固有的固定长度瓶颈问题，并通过例子解释了注意力机制中查询、键和值空间的作用。