GPT前世今生-transformer
GPT前世今生-transformer
路线： hugging(tang）->transformer(tang）-> GPT2
NLP 中的transformer 都是分类问题
hugging中 怎么查预训练模型。
FAQ
1 多头注意力机制中什么是key，value和query？
答：
在Transformer中的多头注意力机制中，每个头都会有自己的“key（键）”、“value（值）”和“query（查询）”向量。它们的作用如下：
- Query：用来产生注意力分数的向量，可以理解为是要查询的信息，对于每个头来说是不同的，可以通过线性变换从输入向量得到。
- Key：用来计算注意力分数的向量，可以理解为是提供了对输入信息的某种描述，同样对于每个头来说是不同的，可以通过线性变换从输入向量得到。
- Value：作为每个头注意力机制的输出，是权重计算的结果，代表了输入信息的某种表示，同样对于每个头来说是不同的，可以通过线性变换从输入向量得到。 在多头注意力机制中，每个头都会产生一组注意力分数，然后将这些分数进行加权平均，得到最终的注意力表示。这样做的好处在于，每个头可以关注输入向量的不同方面，从而产生更加丰富的表达能力。同时，多头注意力机制也可以并行计算，进一步提高计算效率。
