算法岗常考面试题：transformer中的attention为什么要除以根号d_k

### Transformer模型练习题与学习资料 #### Scaled Dot-Product Attention机制解析 在Transformer模型中，Scaled Dot-Product Attention的计算方法涉及查询（Query）、键（Key）和值（Value）三个矩阵的操作。具体来说，Attention函数会将查询和所有的键进行比较，得到一个注意力分布，再利用该分布加权求和对应的值向量作为最终输出[^1]。 #### XLM模型介绍及其优势 XLM模型由Facebook AI Research开发，是一种能够处理多语言任务的预训练模型。此模型不仅继承了Transformer的强大性能，还特别针对跨语言场景进行了优化。通过联合训练来自不同语种的数据集，使得模型具备更好的迁移能力和适应性，在面对未曾见过的语言时也能表现出色[^2]。 #### 推荐深入理解Transformers的方式 对于想要深入了解Transformers的人来说，《Attention is All You Need》这篇论文无疑是最好的起点之一；此外还有许多优质的书籍如《Deep Learning with Python》，它们都提供了详尽的技术细节讲解以及实际应用案例分析。当然，实践同样重要，参与开源项目或是完成一些针对性强的小型实验都能帮助巩固理论知识[^3]。 #### 实战题目推荐 为了更好地掌握Transformer相关技能并准备可能遇到的大规模模型面试环节，“2024最全Transformer面试题汇总”这份文档集合了大量的经典考题和技术要点覆盖范围广泛，非常适合用来检验自己对该领域知识点的理解程度及查漏补缺[^4]。 ```python # 示例代码：实现简单的自定义attention层 import torch.nn as nn class SimpleAttention(nn.Module): def __init__(self, dim_qkv=512): super(SimpleAttention, self).__init__() def forward(self, Q, K, V): # 计算QK转置后的乘积除以根号下dim_k scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2,-1)) / (K.size()[-1])**0.5 # 应用softmax获得权重 weights = F.softmax(scores,dim=-1) # 加权求和V得到输出 output = torch.matmul(weights,V) return output ```