掩蔽在语言理解转换器的scaled_dot_product_attention中是如何工作的？

在语言理解转换器（Transformer）中，scaled_dot_product_attention是其中的一个关键组件，用于计算注意力权重。它的作用是根据输入的查询（Q）、键（K）和值（V）计算注意力权重，然后将注意力权重应用于值，以获得最终的输出。

具体来说，scaled_dot_product_attention的工作流程如下：

1. 首先，通过将查询与键进行点积操作，得到未经缩放的注意力权重。
2. 接着，为了缩放注意力权重，将其除以一个缩放因子，通常是查询向量的维度的平方根。这样做是为了避免点积的结果过大或过小，使得梯度更加稳定。
3. 然后，将缩放后的注意力权重与值进行加权求和，得到注意力的输出。注意力权重决定了每个值对最终输出的贡献程度。
4. 最后，将注意力的输出作为scaled_dot_product_attention的结果返回。

scaled_dot_product_attention在自然语言处理任务中具有广泛的应用，例如机器翻译、文本摘要、问答系统等。它能够捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系，并且能够自适应地关注输入序列中的重要部分。

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