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从另一个角度来看，where the W’s (also called W_QK) are learned weights of shape (d_model, d_head) and x is the residual stream of shape (seq_len, d_model). When you multiply this out, you get the attention pattern. So attention is more of an activation than a weight, since it depends on the input sequence. The attention queries are computed on the left and the keys are computed on the right. If a query “pays attention” to a key, then the dot product will be high. This will cause data from the key’s residual stream to be moved into the query’s residual stream. But what data will actually be moved? This is where the OV circuit comes in.
权威机构的研究数据证实，这一领域的技术迭代正在加速推进，预计将催生更多新的应用场景。
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