Add. 增加WHY的内容，提高理解

人人都能看懂的Transformer/第一章——Transformer网络架构.md

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 <img src="../assets/image-20240421134206905.png" alt="总体架构图" style="zoom:50%;" />
 
+> WHAT：自注意力机制模型，顾名思义，它能够自己找到不同位置的依赖关系。如在序列的任何位置直接计算出其他位置的依赖关系，从而有效捕捉长距离依赖。以及位置编码等关键组成。
+>
+> WHY：相比前一代主流的RNN/LSTM，它可以并行化（意味着它能够提供非常好的用户体验，逐渐能够走向大众视野）。能较好处理长距离依赖。效果上也是当时多个任务上的最佳性能。
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 左半边是编码器（Encoder），右半边是解码器（Decoder）。
 
 这时候大家可能比较迷糊，为什么右边Decoder的部分也有输入（因为一般模型只有一个输出和一个输出），那是因为生成的过程中，模型还需要知道之前生成了哪些内容，以决定下一个最适合的输出。且两者都同时作用于训练和推理阶段。
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 ### 解码器（Decoder）概述
 
-> 由于现在GPT是最主流的方向，所以后续主要讲decoder，encoder的架构也跟decoder差不多，理解了decoder也就理解了encoder
+> WHY：由于现在GPT是最主流的方向，所以后续主要讲decoder，encoder的架构也跟decoder差不多，理解了decoder也就理解了encoder。
 
 
 
-![汉化decoder](../assets/image-20240421161038387.png)
+<img src="../assets/image-20240421161038387.png" alt="汉化decoder" style="zoom:50%;" />
 
 通过上面的英文转中文，大家应该也能理解大致意思，也就是文字会向量化 加上 位置信息编码，输入到多头注意力机制里，去学习语义关系，通过数值缩放再到神经网络层。数值缩放后被线性映射，最后输出成百分比概率。
 
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 ### 文字向量化 & 位置编码
 
-![文字向量化](../assets/image-20240421205946626.png)
+> WHY：机器无法理解文字，机器底层只能识别数值，所以文字需要转换成数值。而由于自注意力机制不具有处理序列顺序的能力，位置编码被用来保留单词的顺序信息。
+>
+> HOW：文字的向量化有很多种方法，我们后面再详解。
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+<img src="../assets/image-20240421205946626.png" alt="文字向量化" style="zoom: 50%;" />
 
 > 这里用英文的输入，引文英文输入使用代码更容易理解
 
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 ### 语义关系学习（多头注意力）
 
-![语义关系学习](/Users/xueweiguo/Desktop/GitHub/AiLearning-Theory-Applying/assets/image-20240421212923027.png)
+> WHY：捕捉多种语义关系，提高模型的表达能力。如LLM是大模型的缩写，同时也是法学硕士的缩写。亦或者冬天里的能穿多少穿多少，跟夏天里的能穿多少穿多少。
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+<img src="/Users/xueweiguo/Desktop/GitHub/AiLearning-Theory-Applying/assets/image-20240421212923027.png" alt="语义关系学习" style="zoom:50%;" />
 
 向量传入后，通过语义关系学习（一系列计算），得出一个矩阵，维度是4 × 4的矩阵。矩阵里的每个值都是数字，数字代表了文字对应其它文字的语义关系，越高表示与其它文字的关系越近，越小则表示越疏远。
 
 > 实际上是通过三个不同的线性变换生产Q、K和V向量（实际是3条线，为了简化前面用1条线表达），每一份对应一个头，如GPT是12头，则是向量 × 4 × 3 × 12 份数据。另外需要注意的是，每个子模块都会叠加N次，如GPT-3就据说叠加了175层。即最终是向量 × 4 × 3 × 12 × 175。当然我们这里只用向量 × 4 × 1 × 1 × 1 即 向量 × 4 × 3 1头1个子模块，以方便大家理解。
 
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+### 数值缩放
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+> WHY：前面我们讲到，矩阵里的数字越大，表示
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+将语义关系学习里输出的矩阵，加上残差（输入语义关系学习）前的向量，再进行值的统一缩放，大部分情况下是缩放到[-1,1]区间（）。
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+<img src="../assets/image-20240423093444733.png" alt="数值缩放" style="zoom:50%;" />
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