掩码自注意力：大型语言模型如何学习词元间的关系
原文英文，约700词，阅读约需3分钟。发表于：。Masked self-attention is the key building block that allows LLMs to learn rich relationships and patterns between the words of a sentence. Let’s build it together from scratch.
大型语言模型中的掩码自注意力机制是关键组件，能学习句子中词语的复杂关系。模型基于解码器结构，每层包含掩码自注意力和前馈变换。掩码自注意力通过计算词语间的注意力分数，生成加权输出。掩码操作确保每个词只关注前面的词，避免未来信息泄露。
