从零开始构建大型语言模型：详解自注意力机制

本文是博主学习Sebastian Raschka的《从零开始构建大型语言模型》系列文章的第八篇，详细讲解了自注意力机制的实现。文章首先回顾了GPT类解码器Transformer模型的工作流程，包括词元嵌入、位置嵌入、自注意力机制、注意力权重归一化以及上下文向量生成等步骤。然后，作者重点解释了如何使用可训练权重实现自注意力机制，特别是“缩放点积注意力”的原理。作者将权重矩阵解释为在不同维度空间中的投影，并利用矩阵乘法高效地计算注意力权重和上下文向量。最后，文章总结了整个过程，并展望了后续学习内容，包括因果自注意力和多头注意力。