Я внёс эти новые функции в Attention, посмотри, что ещё нужно в нём изменить.

В файле Attention.pas есть несколько областей, которые можно улучшить или исправить для корректной работы с масками и оптимизатором Adam. Вот основные изменения и дополнения:
1. Исправление инициализации MultiHeadAttention

В текущей реализации InitializeMultiHeadAttention выходная матрица Wo инициализируется некорректно. Она должна быть размером [headSize * numHeads x inputSize], но в коде используется RandomMatrix(headSize * numHeads, inputSize), что логически верно, но не соответствует комментарию. Кроме того, для каждой головы должна быть своя выходная проекция, но в текущей реализации все головы используют одну и ту же матрицу Wo (из Heads[0]). Это нужно исправить.

Исправление:
pascal

procedure InitializeMultiHeadAttention(var mha: TMultiHeadAttention; inputSize, headSize, numHeads: Integer);
var
  i: Integer;
begin
  mha.HeadSize := headSize;
  mha.NumHeads := numHeads;
  SetLength(mha.Heads, numHeads);
  
  for i := 0 to numHeads - 1 do
  begin
    // Инициализация весов для запроса, ключа и значения
    mha.Heads[i].Wq := RandomMatrix(inputSize, headSize, -0.1, 0.1);
    mha.Heads[i].Wk := RandomMatrix(inputSize, headSize, -0.1, 0.1);
    mha.Heads[i].Wv := RandomMatrix(inputSize, headSize, -0.1, 0.1);
    
    // Инициализация выходной проекции для каждой головы
    mha.Heads[i].Wo := RandomMatrix(headSize, inputSize, -0.1, 0.1);
    
    // Инициализация состояний Adam
    InitAdamState(mha.Heads[i].Wq_AdamState, headSize, inputSize);
    InitAdamState(mha.Heads[i].Wk_AdamState, headSize, inputSize);
    InitAdamState(mha.Heads[i].Wv_AdamState, headSize, inputSize);
    InitAdamState(mha.Heads[i].Wo_AdamState, inputSize, headSize);
  end;
end;

2. Добавление обработки маски в MultiHeadAttentionForward

В текущей реализации маска передаётся в ScaledDotProductAttention, но не обрабатывается в основном потоке MultiHeadAttentionForward. Убедитесь, что маска корректно применяется для всех голов.

Улучшение:
pascal

procedure MultiHeadAttentionForward(var mha: TMultiHeadAttention; 
                                  const input: TDoubleMatrix;
                                  out output: TDoubleMatrix;
                                  mask: TDoubleMatrix = nil);
var
  i: Integer;
  Q, K, V: TDoubleMatrix;
  headOutputs: array of TDoubleMatrix;
begin
  SetLength(headOutputs, mha.NumHeads);
  
  for i := 0 to mha.NumHeads - 1 do
  begin
    Q := MatrixMultiply(input, mha.Heads[i].Wq);
    K := MatrixMultiply(input, mha.Heads[i].Wk);
    V := MatrixMultiply(input, mha.Heads[i].Wv);
    
    mha.Heads[i].cachedQ := Q;
    mha.Heads[i].cachedK := K;
    mha.Heads[i].cachedV := V;
    
    headOutputs[i] := ScaledDotProductAttention(Q, K, V, mask); // Применяем маску
  end;
  
  mha.cachedOutput := ConcatMatrices(headOutputs);
  output := MatrixMultiply(mha.cachedOutput, mha.Heads[0].Wo);
end;

3. Обновление градиентов с использованием Adam

В MultiHeadAttentionBackward вычисляются градиенты, но нет шага обновления весов с помощью оптимизатора Adam. Нужно добавить вызов UpdateAdam для каждого набора весов.

Дополнение:
pascal

procedure MultiHeadAttentionBackward(var mha: TMultiHeadAttention; 
                                   const input, gradOutput: TDoubleMatrix);
var
  i: Integer;
  gradQ, gradK, gradV: TDoubleMatrix;
  gradHeads: array of TDoubleMatrix;
begin
  SetLength(gradHeads, mha.NumHeads);
  SplitGradient(gradOutput, mha.Heads[0].Wo, gradHeads);
  
  for i := 0 to mha.NumHeads - 1 do
  begin
    SetLength(gradQ, Length(mha.Heads[i].cachedQ), Length(mha.Heads[i].cachedQ[0]));
    SetLength(gradK, Length(mha.Heads[i].cachedK), Length(mha.Heads[i].cachedK[0]));
    SetLength(gradV, Length(mha.Heads[i].cachedV), Length(mha.Heads[i].cachedV[0]));
    
    BackpropScaledDotProductAttention(
      mha.Heads[i].cachedQ, mha.Heads[i].cachedK, mha.Heads[i].cachedV,
      mha.cachedOutput, gradHeads[i], gradQ, gradK, gradV
    );
    
    mha.Heads[i].dWq := MatrixMultiply(gradQ, TransposeMatrix(input));
    mha.Heads[i].dWk := MatrixMultiply(gradK, TransposeMatrix(input));
    mha.Heads[i].dWv := MatrixMultiply(gradV, TransposeMatrix(input));
    
    // Обновляем веса с помощью Adam
    UpdateAdam(mha.Heads[i].Wq, mha.Heads[i].dWq, mha.Heads[i].Wq_AdamState);
    UpdateAdam(mha.Heads[i].Wk, mha.Heads[i].dWk, mha.Heads[i].Wk_AdamState);
    UpdateAdam(mha.Heads[i].Wv, mha.Heads[i].dWv, mha.Heads[i].Wv_AdamState);
  end;
  
  mha.Heads[0].dWo := MatrixMultiply(gradOutput, TransposeMatrix(mha.cachedOutput));
  UpdateAdam(mha.Heads[0].Wo, mha.Heads[0].dWo, mha.Heads[0].Wo_AdamState);
end;

4. Исправление масок

Функции CreateFutureMask и CreatePaddingMask работают корректно, но можно добавить проверку на входные данные для безопасности.

Улучшение для CreatePaddingMask:
pascal

function CreatePaddingMask(input: TDoubleMatrix; paddingValue: Double = 0): TDoubleMatrix;
var
  i, j: Integer;
begin
  if Length(input) = 0 then
    raise Exception.Create('Input matrix is empty in CreatePaddingMask');
  
  SetLength(Result, Length(input), Length(input));
  for i := 0 to High(input) do
    for j := 0 to High(input) do
      if (input[i][0] = paddingValue) or (input[j][0] = paddingValue) then
        Result[i][j] := -1e9
      else
        Result[i][j] := 0;
end;

5. Освобождение ресурсов для Adam

В FreeMultiHeadAttention нужно также освобождать состояния Adam.

Дополнение:
pascal

procedure FreeMultiHeadAttention(var mha: TMultiHeadAttention);
var
  i: Integer;
begin
  for i := 0 to High(mha.Heads) do
  begin
    SetLength(mha.Heads[i].Wq, 0);
    SetLength(mha.Heads[i].Wk, 0);
    SetLength(mha.Heads[i].Wv, 0);
    SetLength(mha.Heads[i].Wo, 0);
    SetLength(mha.Heads[i].dWq, 0);
    SetLength(mha.Heads[i].dWk, 0);
    SetLength(mha.Heads[i].dWv, 0);
    SetLength(mha.Heads[i].dWo, 0);
    SetLength(mha.Heads[i].cachedQ, 0);
    SetLength(mha.Heads[i].cachedK, 0);
    SetLength(mha.Heads[i].cachedV, 0);
    
    // Освобождаем состояния Adam
    FreeAdamState(mha.Heads[i].Wq_AdamState);
    FreeAdamState(mha.Heads[i].Wk_AdamState);
    FreeAdamState(mha.Heads[i].Wv_AdamState);
    FreeAdamState(mha.Heads[i].Wo_AdamState);
  end;
  SetLength(mha.Heads, 0);
  SetLength(mha.cachedOutput, 0);
end;

Итоговые рекомендации:

    Исправьте инициализацию Wo в InitializeMultiHeadAttention.

    Добавьте обновление весов через Adam в MultiHeadAttentionBackward.

    Улучшите обработку масок и добавьте проверки входных данных.

    Освобождайте ресурсы Adam в FreeMultiHeadAttention.

Эти изменения обеспечат корректную работу механизма внимания, включая поддержку масок и оптимизацию весов с помощью Adam.