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b站视频

前天啥也不懂的时候点开来一看，各种模型和公式，直接头大，看完DASOU的视频后，重新来看，串起来了，一下子明白了，霹雳吧啦对细节有了更好的描述。

【DASOU视频记录】Transformer从零详细解读

Transformer起源

Transformer是2017年Google在Computation and Language上发表的，当时主要是针对自然语言处理领域提出的

Self-Attention

1. 求q、k、v

多个q、k、v可以叠在一起用矩阵来做

2. 计算$\hat{a}(softmax那块)$

同样可以堆在一起计算

3. 乘V，计算结果

Multi-Head Attention

多头就是给定多套q、k、v矩阵

q第一个上标 表示第几个词向量，第二个上标 表示第几头

合并：将所有词向量合并在一起，得到x头个b

位置编码

如果没有位置编码，输入的顺序改变会导致不同的结果（不同线程抢占可能导致输入顺序改变。
所以输入词向量embedding后加上位置编码结果作为模型输入。

这个视频主要用小例子将公式过了一遍，可以用来加深对整体过程细节的认识和把控。