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Transformer模型中的自注意力机制通过三个权重矩阵（W_Q、W_K、W_V）生成Query、Key和Value向量，分别用于查询、标记和存储信息。Query关注当前词的需求，Key提供其他词的特征，Value包含其他词的实际内容。这些矩阵通过初始化（如Xavier或Kaiming）和训练过程中的反向传播进行优化。Transformer的编码器和解码器分别负责特征提取和序列生成，编码器通过多

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