机器学习PAI用配置的办法能解决self-attention再target-attention吗？

用组件化的方式可以配出来，不过这种复杂度比较高，跑起来可能比较忙，不是很建议，比较慢 ，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”

在Transformer模型和其他序列模型中，self-attention和target-attention是常见的组成部分。self-attention用于在同一序列内捕获元素之间的相互依赖关系，而target-attention则可能是指在两个不同序列之间进行注意力运算，例如在机器翻译中源语言句子和目标语言句子之间的注意力。

要在PAI平台上实现这样的模型，你需要：

1. 模型构建：使用TensorFlow、PyTorch或其他支持的深度学习框架编写包含self-attention和target-attention层的模型代码。

2. 配置文件：在PAI的配置文件中定义模型结构、训练参数、优化器、损失函数等，并指定训练数据来源和模型输出路径。

3. PAI任务提交：通过PAI命令行工具或者PAI Studio等图形化界面提交训练任务，将模型代码、配置文件、数据源等打包成符合PAI平台要求的任务格式。

4. 模型训练：PAI平台会根据你提供的配置执行模型训练，其中包括自注意力和目标注意力的计算步骤。