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本文详细解析了Transformer模型的核心机制，重点介绍了自注意力与多头注意力原理。文章首先阐述了Transformer的基本架构特点，包括自注意力机制、位置编码等关键组件。通过数学公式和图示，深入剖析了自注意力机制的计算过程，包括QKV矩阵的生成、注意力分数计算及Softmax归一化。特别强调了向量点乘的几何意义及其在相似度计算中的作用。在多注意力机制部分，解释了如何通过并行计算多个注意力头