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2. ่ชๆณจๆๅไธๅคๅคดๆณจๆๅ
่ชๆณจๆๅ๏ผSelf-Attention๏ผๆฏๆณจๆๅๆบๅถ็็นไพ๏ผๅ ถไธญQใKใVๆฅ่ชๅไธไธช่พๅ ฅๅบๅใๅจTransformerไธญ๏ผๆฏไธช่ฏ้่ฟ่ชๆณจๆๅ่ฎก็ฎไธๅฅๅญไธญๆๆๅ ถไป่ฏ็ๅ ณ็ณป๏ผๆ่ท้ฟ่ท็ฆปไพ่ตใ่ฟ่งฃๅณไบRNN/LSTMๅจๅค็้ฟๅบๅๆถ็ๆขฏๅบฆๆถๅคฑๅ่ฎฐๅฟๅฎน้้ฎ้ขใๅคๅคดๆณจๆๅ๏ผMulti-Head Attention๏ผๆฏ่ชๆณจๆๅ็ๆฉๅฑ๏ผๅฐQใKใVๆๅฝฑๅฐๅคไธชไธๅ็ๅญ็ฉบ้ด๏ผๆฏไธชๅญ็ฉบ้ด็ฌ็ซ่ฎก็ฎๆณจๆๅ๏ผ็ถๅๅฐ็ปๆๆผๆฅใๆฏไธช"ๅคด"ๅ ณๆณจไธๅ็็นๅพๆจกๅผ๏ผๅฆ่ฏญๆณๅ ณ็ณปใ่ฏญไน็ธไผผๆงใไฝ็ฝฎ็ธๅ ณๆง๏ผ๏ผๅคๅคดๆบๅถ่ฎฉๆจกๅไปๅคไธช่งๅบฆ็่งฃๆฐๆฎใๅคๅคดๆณจๆๅ็ๅ ฌๅผไธบ๏ผMultiHead(Q,K,V)=Concat(head1,...,headh)W^O๏ผๅ ถไธญๆฏไธชhead_i = Attention(QW_i^Q, KW_i^K, VW_i^V)ใ
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