DOCDEV.to AI·4/17/2026
Understanding Transformers Part 9: Stacking Self-Attention Layers
Dieser Artikel erklärt, warum Selbstaufmerksamkeitswerte die ursprünglichen Positional Encodings ersetzen, da sie kontextuelle Informationen aller Wörter integrieren und Beziehungen verdeutlichen. Anschließend wird das Stapeln mehrerer Selbstaufmerksamkeitsschichten, jeweils mit einzigartigen Gewichten, vorgestellt, um komplexere sprachliche Beziehungen innerhalb von Sätzen und Absätzen zu erfassen.
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