下面将详细介绍cross attention的作用。 1. 理解上下文 在自然语言处理中,cross attention可以帮助模型更好地理解输入句子的上下文信息。例如,在翻译任务中,模型需要根据源语言句子的上下文来翻译目标语言句子。通过使用cross attention,模型可以将目标语言句子与源语言句子进行比较,从而更好地理解源语言句子的上下文信息。
在Cross-Attention模块中，widening_factor参数用于控制降维比例。它决定了Cross-Attention中Q（查询）、K（...
"而Cross Attention模块Q、K是Encoder的输出"应该是encoder的K,V是encoder的输出吧,decoder侧作为Q,因为Q是带有mask的信息只是做一个权重作用,右下角那块是从起始符号一个个生成的,然而整个任务的主体应该是我们在encoder侧的输入,所以V肯定来自于左边encoder的结果,至于Q和K来自哪里:如果Q来自于encode,那么cross a...