LLM 架构
注意力机制
Attention
模型根据当前表示计算信息之间的关联权重，并用这些权重组合其他位置的信息。Transformer 的缩放点积注意力常写为 softmax(QKᵀ/√dₖ)V。Q、K、V 是输入表示经可学习投影得到的查询、键和值矩阵，dₖ 为键向量维度，softmax 按查询行归一化。
举个例子
在“仅企业版支持私有部署”中，模型需要把“企业版”与“支持”联系起来，而不是只留下产品可部署的结论。注意力提供信息交互机制，实际理解是否正确仍由输出验证。
与 GEO 的关系
在文档中把结论与必要条件放在可共同阅读的语境里，比把重要限制埋到远处更利于人和模型核查。具体位置是否影响某次答案，需要受控测试，不可只凭机制推定。
适用边界
注意力权重不是事实可信度分数，也不是模型决策的完整解释。不能画一张没有真实模型数据的热图，声称它揭示了平台为什么选中某个品牌。
参考资料
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