大家好，我是写代码的中年人。
上一篇我们实现了一个“无可训练参数”的注意力机制，让每个词都能“看看别人”，计算出自己的上下文理解。
虽然实现起来不难，但它只是个“玩具级”的注意力，离真正的大模型还差了几个“亿”个参数。今天，我们来实现一个可训练版本的自注意力机制，这可是 Transformer 的核心！
01、什么叫“可训练”的注意力？
在大模型里，注意力机制不是写死的，而是学出来的。
为了让每个词都能“智能提问、精准关注”，我们需要三个可训练的权重矩阵：
每个词自己造问题，然后去问别的词，看看谁最“对味”，然后决定听谁的意见。
为什么自注意力机制（Self-Attention）中需要三个可训练的权重矩阵，也就是常说的：
Wq：Query 权重矩阵
Wk：Key 权重矩阵
Wv：Value 权重矩阵
这个设计最早出现在 2017 年 Google 的论文《Attention is All You Need》中，也就是Transformer架构的原始论文。这三个矩阵的引入不是随便“拍脑袋”的设计，而是有明确动机的：
# ONE
这段论文奠定了 Transformer 的注意力计算基础。Transformer 后续所有的 Multi-Head Attention、Encoder-Decoder Attention，都是基于这个 Scaled Dot-Product Attention 构建的。
02、我是谁？我在哪？我要关注谁？
其实自注意力就是一种带可训练权重的加权平均机制，它做了三件事：
把每个词向量分别变成三个形态：Query（查询）、Key（键）、Value（值）；
计算 Query 和所有 Key 的相似度（注意力权重）；
用这个权重加权 Value 向量，得出最终的输出向量。每个词都在用“自己的 Query”去看“别人的 Key”，然后决定“我到底该关注谁”。
如果我们想理解这些内容，最好以代码的形式来逐步理解：
复制上面的代码执行后输出：
代码详解：
这段代码实现了一个简单的自注意力（Self-Attention）模型，并通过一个模拟的中文数据集进行训练，展示自注意力机制如何捕捉句子中词语之间的关系。以下是代码的详细解释，以及对自注意力机制的深入分析。
这段代码的核心目标是：实现自注意力模块：通过定义一个SelfAttention类，实现自注意力机制，模拟Transformer模型中的核心组件。训练模型：使用一个简单的中文词汇数据集，训练自注意力模型，使其学习词语之间的注意力分布。可视化注意力权重：通过绘制注意力矩阵，直观展示模型如何关注句子中不同词语之间的关系。
代码主要分为以下几个部分：数据集构建：构造一个小型中文词汇表和两个短句，模拟自然语言处理任务。模型定义：实现自注意力模块，包含查询（Query）、键（Key）、值（Value）的线性变换和注意力计算。训练过程：通过优化模型，使其输出尽可能接近输入（一种简单的自监督学习任务）。可视化：绘制注意力矩阵，展示模型对不同词语的关注程度。
03、自注意力机制详解
自注意力机制的核心思想
自注意力是Transformer模型的核心组件，用于捕捉序列中元素（词、字符等）之间的关系。
其核心思想是：
每个输入元素（如词）同时扮演查询（Query）、键（Key）和值（Value）三个角色。通过计算查询与键的相似度，生成注意力权重，决定每个元素对其他元素的关注程度。使用注意力权重对值进行加权求和，生成上下文感知的表示。
数学公式：
# ONE
训练权重的作用:
在训练过程中，自注意力机制的权重（W_q, W_k, W_v, W_out）通过优化器更新，目标是使模型输出尽可能接近输入（MSE损失）。
具体作用：
学习语义关系：通过调整W_q和W_k，模型学习词之间的语义关联。例如，“写”和“代码”可能有较高的注意力权重，因为它们在语义上相关。
增强表示：通过W_v和W_out，模型生成更丰富的上下文表示，捕捉句子中词语的相互影响。
动态关注：注意力权重是动态计算的，允许模型根据输入内容灵活调整关注重点。
通过深入剖析自注意力机制及其可训练权重的核心作用，我们揭开了大模型处理复杂任务时那份“魔力”的关键一角。自注意力以其独特的方式，让模型能灵活聚焦于输入序列中的重要信息，大幅提升了上下文理解的能力。但这只是开端。在下一章，我们将进一步探讨多头注意力机制，看它如何通过并行处理多组注意力，为模型带来更强的表达力和灵活性。
