Transformer如何并行化? self-attention公式中的归一化有什么作用？
0.Transformer如何并行化的？
Transformer的并行化我认为主要体现在self-attention模块，在Encoder端Transformer可以并行处理整个序列，并得到整个输入序列经过Encoder端的输出，在self-attention模块，对于某个序列，self-attention模块可以直接计算
的点乘结果，而RNN系列的模型就必须按照顺序从
计算到
。
1.self-attention公式中的归一化有什么作用？
首先说明做归一化的原因，随着 的增大，
点积后的结果也随之增大，这样会将softmax函数推入梯度非常小的区域，使得收敛困难(可能出现梯度消失的情况)(为了说明点积变大的原因，假设q和k的分量是具有均值0和方差1的独立随机变量，那么它们的点积
均值为0，方差为
)，因此为了抵消这种影响，我们将点积缩放
，
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