图7.缩放点积注意力（ScaledDot-ProductAttention）原理和Softmax公式
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如下图 7 所示，在完成 Query 和 Key 的相似度计算后，通过 Softmax 激活函数将原始分数转化为和为 1 的概率分布，就可以将输入向量中的数值解释为各个类别或事件的概率。Softmax 函数的特点是会放大输入向量中较大值的相对优势，使得最大值对应的概率更加突出，而其他较小值对应的概率相对较小。这有助于模型在进行决策或分类时更加明确地倾向于可能性最大的选项。
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