特征增强：对每个位置的向量进行深度非线性变换容量扩展：增加模型参数，提高表达能力分工明确：与自注意力机制形成互补（关系 vs 特征）维度保持：输入输出形状一致，支持残差连接通用逼近：两层网络可以逼近任何连续函数简单来说：PositionWiseFFN就像是给每个词向量单独配备的一个"微型大脑"，让每个词都能被深度理解和加工！这就是为什么它在Transformer中如此重要，没有它，模型的表现力会大

的形状是，这个形状的设计有深刻的数学和语义含义。每个查询应该关注所有键值对中的哪些部分python# 伪代码表示for i in range(batch_size): # 遍历每个样本for j in range(num_queries): # 遍历每个查询for k in range(num_kv_pairs): # 遍历每个键weight = 计算注意力(查询[j], 键[k])