神经网络Transformer架构中的缩放点积注意力

1. 缩放点积注意力是Transformer架构中的核心计算单元。首先需要理解其基本构成要素：查询向量、键向量和值向量。这三个向量均由输入序列通过线性变换得到，分别承担不同的功能角色。查询向量代表当前关注点，键向量作为被比较的标识，值向量携带实际要提取的信息。

2. 具体计算过程分为四个阶段：首先计算查询向量与所有键向量的点积，得到原始注意力分数。接着对分数进行缩放处理（除以键向量维度的平方根），这个关键步骤能防止点积结果过大导致梯度消失。然后通过softmax函数将缩放后的分数转换为概率分布。最后用这个概率分布对值向量进行加权求和，生成最终的注意力输出。

3. 缩放处理的数学原理在于：当向量维度较高时，点积结果的方差会增大，使得softmax函数趋向极值分布。通过除以√d_k（键向量维度）来稳定梯度，确保训练过程的稳定性。这种设计使得模型在处理长序列时仍能保持有效的梯度传播。

4. 该机制的实际价值体现在三个方面：允许模型根据输入动态调整关注重点；实现了跨序列位置的直接信息提取；由于计算可并行化，显著提升了训练效率。这种设计后来成为大多数现代序列处理模型的基础构建模块。