Attention机制的时间复杂度为O(n^2 * d)（n为输入序列长度，d为特征维度），因为对于每个输入元素都需要计算与所有其他元素的相似度。

　　MAP（最大后验概率）估计是基于贝叶斯理论的，结合了似然函数和先验分布。MAP目标是最大化后验概率，公式为★■◆■★◆：

　　在一些特定的场景下，如高斯先验和高斯似然的情况下，MAP估计的损失函数可以用均方误差（NMSE）来计算★■，因为这时优化的目标与最小化均方误差等价。

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　　std::vector在其容量不足以容纳新元素时■■，会进行扩容◆◆。扩容通常是倍增策略■★■，即当元素数量达到当前容量时■■★★，新的容量会设置为原来容量的两倍◆★◆■。这样做可以保持摊销的时间复杂度为O(1)★◆◆◆。扩容时★◆★■◆◆，vector会分配新的内存，将旧元素复制到新内存中，然后释放旧内存。

　　批量大小（Batch Size）★■■■■■：影响训练稳定性和内存占用◆■◆■，较大的批量大小通常可以加快训练速度，但也需要更多的内存◆■■★。

　　填充mask：在处理不同长度的输入序列时，通常会对较短的序列进行填充（padding），以使它们具有相同的长度★★★。为了防止模型在计算时关注填充部分，使用填充mask。填充mask通常会为填充的部分设置为1（masked）■■★■，而非填充的部分为0。这样◆■◆■◆■，模型在计算自注意力时就会忽略填充的部分◆◆◆◆。

　　模型层数（Number of Layers）：决定模型的深度★■■■★，层数越多，模型的表达能力越强，但训练难度也增加。

　　防止信息泄露：在训练自回归模型（如GPT系列）时■■◆■◆★，模型在生成每个单词时只能看到它前面的单词。为了实现这一点★◆★■★■，使用了◆■◆“前向mask★★◆★■◆”。这种mask通常是一个上三角矩阵，其中位置(i, j)的值为1（表示masked），如果i j■◆，否则为0。这样■◆■◆，在计算自注意力时◆◆◆★◆，模型只关注当前单词及其之前的单词。

　　智能指针◆■◆：是一种自动管理内存的指针类型◆◆◆，常见于C++，如std::unique_ptr和std★■◆■★::shared_ptr◆◆■。它们可以防止内存泄漏■◆★，通过引用计数和作用域控制自动释放内存。

　　其中，dk是键向量的维度。除以 是为了防止在高维空间中，点积的值过大，从而导致softmax函数的梯度消失■★◆■，确保梯度更平稳■★，提升训练效果。

　　特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务■■★★。

　　高温度（如1.5）：会使概率分布变得更平坦，增加生成输出的随机性，使得模型更可能选择低概率的词◆◆◆◆■，从而增加多样性和创新性■★★◆◆，但也可能导致输出的质量下降★◆★■■◆，生成不相关或无意义的内容■◆。

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　　虚函数◆■■■◆：在基类中声明为virtual的成员函数，用于实现多态性。通过虚函数★◆，派生类可以重写基类的方法，从而在运行时决定调用哪个版本★■★★★◆。

　　低温度（如0◆★◆■.5）：会使概率分布更加集中，生成的输出更加确定，通常会导致重复和常见的输出，因为模型倾向于选择高概率的词◆■■■◆◆。

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　　头数（Number of Attention Heads）：影响自注意力机制的表现，更多的头数可以使模型更好地捕捉多种不同的关系。

　　总的来说，温度的选择依赖于具体应用的需求■★★：如果需要更具创新性和多样性的输出，可以选择较高的温度◆★◆◆◆；如果需要更稳定和可靠的输出，可以选择较低的温度◆★★■。

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