有人质疑、嘲讽和挖苦我先前一篇短文说的神经网络大量计算就是矩阵乘法、大模型就是统计模型，但又不提供具体的反例证据，那我就借用别人总结的大模型核心算法-自注意力机制图（类似的图网上有很多）简单解释回应一下：
图中的方块都表示为矩阵，Q、K、V都是X矩阵和相应的权重矩阵相乘而来，再经过Q、K矩阵相乘，归一化处理得到P矩阵，最后P、V矩阵相乘，得到注意力得分矩阵。是否多数时间在进行矩阵乘法运算？
在处理文本生成时，X矩阵的x1，x2，x3，...就是文本句子中各个位置的词向量，Z就是各个词向量间相关性的矩阵；
在处理图像生成时，X矩阵的x1，x2，x3，...就是图象中各个位置小块图象的像素向量，Z就是各个像素向量间相关性的矩阵。
相关性分析就是个统计分析方法。