diff --git a/.DS_Store b/.DS_Store
index a53d5a8..21c200a 100644
Binary files a/.DS_Store and b/.DS_Store differ
diff --git a/assets/.DS_Store b/assets/.DS_Store
index 8011be5..5a7cded 100644
Binary files a/assets/.DS_Store and b/assets/.DS_Store differ
diff --git a/assets/image-20240503135051251.png b/assets/image-20240503135051251.png
new file mode 100644
index 0000000..11fc018
Binary files /dev/null and b/assets/image-20240503135051251.png differ
diff --git a/人人都能看懂的Transformer/第五章——多头注意力机制——全流程.md b/人人都能看懂的Transformer/第五章——多头注意力机制——全流程.md
index 3bd4ef4..de47be0 100644
--- a/人人都能看懂的Transformer/第五章——多头注意力机制——全流程.md
+++ b/人人都能看懂的Transformer/第五章——多头注意力机制——全流程.md
@@ -125,3 +125,28 @@ A矩阵里的第一行第二列的值，则是QK矩阵第一行跟V的第二列
 
 也就是最终的矩阵A里面，就是每个文本对所有文本的关注度的总权重（权重总和），并且有64个维度（每个头和每个批次里）。在训练过程中，通过不断的训练后，推理阶段就能得出输入文字中，哪些文字的权重比较高（重要性）。
 
+
+
+### 注意力输出结果
+
+<img src="../assets/image-20240503135051251.png" alt="image-20240503135051251" style="zoom:50%;" />
+
+前面我们的矩阵A已经算好了，矩阵A经过Concat合并成一开始的[4, 16, 768]的形状，即12个头都合并到一起。再结果一次W的权重矩阵相乘，最终输出[4, 16, 768]维度的矩阵。
+
+> 大家应该也注意到，除了Wo，另外3个W（qkv）都是[768, 768]维度的矩阵，并且，生成的Q、K、V、A都是统一维度的，这样最大的好处是能简化计算（包括代码）以及并行计算。
+
+Wq、Wk、Wv、Wo这4个矩阵的值都是不一样的，每个头（以及每个Block里，即我们前面讲到的GPT-3据说有175层）里都是唯一的且只有一份。比如Wq只要是一个头里，不管跟哪个X相乘都是一样的值，除非训练的过程中自动给它调整了。
+
+
+
+### 上亿的参数量是怎么来的
+
+> WHAT：大家平时看到的7B、13B模型就代表着70亿、130亿的模型参数的模型。
+
+继续上文。也就是说，每个子模块有4个W（Wq、Wk、Wv、Wo）每个768，以及一开始输入的X也会随之改变（X是词向量，前面我们GPT-2输出的是50257，维度是768），且GPT-3据说有175层（Block）。
+
+公式为：
+$$
+((4*768)+(1*50257*768))*175 = 6,755,078,400
+$$
+上面单单是子模块就有67亿的参数量了，还没包括前馈神经网络的部分（后面会详解），神经网络里也有W权重等需要保存。