本文深入探討Transformer模型中三種關鍵的注意力機制：自注意力、交叉注意力和因果自注意力。這些機制是GPT-4、Llama等大型語言模型（LLMs）的核心元件。透過理解這些注意力機制，我們可以更好地把握這些模型的工作原理和應用潛力。
我們不僅會討論理論概念，還將使用Python和PyTorch從零開始實現這些注意力機制。透過實際編碼，我們可以更深入地理解這些機制的內部工作原理。
文章目錄
- 自注意力機制- 理論基礎- PyTorch實現- 多頭注意力擴充套件
- 交叉注意力機制- 概念介紹- 與自注意力的區別- PyTorch實現
- 因果自注意力機制- 在語言模型中的應用- 實現細節- 最佳化技巧
透過這種結構，我們將逐步深入每種注意力機制從理論到實踐提供全面的理解。讓我們首先從自注意力機制開始，這是Transformer架構的基礎元件。
自注意力概述
自注意力機制自2017年在開創性論文《Attention Is All You Need》中被提出以來，已成為最先進深度學習模型的核心，尤其是在自然語言處理（NLP）領域。考慮到其廣泛應用，深入理解自注意力的運作機制變得尤為重要。
圖1：原始Transformer架構
在深度學習中，"注意力"概念的引入最初是為了改進遞迴神經網路（RNNs）處理長序列或句子的能力。例如，在機器翻譯任務中，逐字翻譯通常無法捕捉語言的複雜語法和表達方式，導致翻譯質量低下。
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