我想找一些关于多头自注意力机制的文章

1.自注意力机制（Self-Attention Mechanism）：Transformer模型使用了自注意力机制，能够同时考虑输入序列中所有位置的信息，而不是像循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）一样逐个位置处理。通过自注意力机制，模型可以根据输入序列中不同位置的重要程度，动态地分配注意力权重，从而更好地捕捉序列中的关系和依赖。2.位置编码（Positional Encoding）：由于自注意力机制不考虑输入序列的位置信息，为了使模型能够区分不同位置的词语，Transformer模型引入了位置编码。位置编码是一种特殊的向量，与输入词向量相加，用于表示词语在序列中的位置信息。位置编码通常是基于正弦和余弦函数计算得到的固定向量，可以帮助模型学习到位置信息的表示。3.多头注意力机制（Multi-Head Attention）：Transformer模型通过引入多头注意力机制，可以并行地学习多个注意力表示，从不同的子空间中学习不同的特征表示。每个注意力头都是通过将输入序列线性变换成查询（Query）、键（Key）和值（Value）向量，并计算注意力分数，然后将多个头的输出拼接在一起得到最终的注意力表示。4.残差连接（Residual Connection）和层归一化（Layer Normalization）：在每个子层（Self-Attention层和前馈神经网络层）的输入和输出之间都引入了残差连接，并对输出进行层归一化。残差连接可以缓解梯度消失和梯度爆炸问题，使得模型更容易训练和优化；层归一化可以加速训练过程，并提高模型的泛化能力。5.位置感知前馈网络（Position-wise Feed-Forward Networks）：在每个注意力子层之后，Transformer模型还包含了位置感知前馈网络，它是一个两层的全连接前馈神经网络，用于对注意力表示进行非线性转换和映射。位置感知前馈网络在每个位置独立地进行计算，提高了模型的并行性和计算效率。

《[汤森路透：专业人士未来报告-亚洲及新兴市场版](https://waytoagi.feishu.cn/record/F3iSrcKmgeNTIRcapWicjNa6nTb)》这份报告探讨了人工智能如何赋能目标导向型专业人士，并预测AI将对职业产生重大影响。报告指出，64%的受访者认为AI在未来五年内将变革或显著影响其职业，尤其在提高生产力和运营效率方面。然而，专业人士也对AI的伦理使用、失业问题和治理框架的不完善表示担忧。《[图解自注意力机制(Self-Attention)](https://mp.weixin.qq.com/s/Yke_VpZzkqxJqiqBnZw55A)》来自清华大学数据软件团队，本文介绍了自注意力机制(Self-Attention)的概念和原理。自注意力机制是一种用于解决神经网络在处理多个相关输入时无法充分发挥关系的问题的方法。通过自注意力机制，神经网络可以注意到输入中不同部分之间的相关性，从而更好地处理文本任务。文章详细解释了Self-Attention的计算过程，包括单个输出的计算和矩阵形式的表示，以及Multi-head Self-Attention和Positional Encoding的应用。《[第七讲：如何打造用户热爱的产品-和用户谈恋爱](https://mp.weixin.qq.com/s/FSHv6dBMmtpmMf_D9GQoQA)》本文是关于YC斯坦福经典创业课程的第七讲，主要讲述了如何打造用户热爱的产品。讲师Kevin Hale以“和用户谈恋爱”的比喻，探讨了获取新用户如同约会、现有用户如同婚姻的观点。他强调了产品的第一印象的重要性，并通过日本概念“迷人的品质”来强调产品吸引力。最后，通过一些例子说明了如何通过产品设计和用户体验来创造令人难忘的第一印象。

LTSM（长短期记忆网络）是RNN的改良版本——但也没有解决传统RNN无法并行计算的问题。这时Transformer踏着七彩祥云出现了，在处理每个词的时候，会注意输入序列里所有其他的词，给予每个词不一样的注意力权重，从而捕获依赖关系和相关性。Transformer有自注意力机制和位置编码（语言的顺序很重要）序列：按照特定顺序排列的元素位置编码：包含位置向量和词向量注：编码器和解码器都不只一个而是N个，且都有多头注意力层（且解码器与编码器的多头注意力层不一样——带掩码的多头自注意力）。（这个图有点复杂，仅个人存档用）解码器还包含线性层和Softmax层，它们俩加一块的作用是把解码器的输出转化为词汇表的概率分布（代表下一个被生成token的概率）。后续出现的变种：1）仅编码器——如BRET模型，用于理解语言，比如掩码语言建模、情感分析等；2）仅解码器——如文本生成3）编码器-解码器——如T5、BART模型，比如翻译、总结等4、其他概念科普1）SFT模型——监督微调（Supervised Fine-tuning）2）奖励模型——基于3H原则打分。3）小样本提示——提示词给出样例样本4）思维链——谷歌在2022年一篇论文提到思维链可以显著提升大语言模型在复杂推理的能力（即有推理步骤），即使不用小样本提示，也可以在问题后面加一句【请你分步骤思考】