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「并行计算」找到 7 条内容
按专题浏览 →匹配题目：请详细描述多头注意力机制（Multi-Head Attention）的底层实现原理，包括QKV拆分、头并行计算、位置编码处理、内存布局优化等关键技术点，并说明为何多头结构比单头更有效。
匹配正文：…，把条件和输出前缀放进同一因果序列。 训练时encoder位置可以并行；自回归decoder在teacher forcing下也可并行计算各目标位置的loss，只用因果mask阻止未来泄漏。推理时目标token依赖已生成前缀，通常逐token解码。Beam Search只是在解码时保留多个高分候选，不改变teacher forcing造成的训练与推理输入分布差异，因此不能说它修复exposure bias。 比较时应看信息可见范围、是否有cross-attention、输出形…
匹配正文：…oken标注等理解任务，decoder-only适合开放生成，但这些是常见适配关系，不是能力上的绝对排他。 训练时decoder可并行计算所有位置的teacher-forced loss，只是causal mask阻止未来信息；推理时才通常逐token生成并使用KV cache。因而“decoder逐token”主要描述自回归推理，不代表训练无法并行。
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