神经网络Transformer架构中的多头注意力
字数 1532 2025-11-18 03:00:52

神经网络Transformer架构中的多头注意力

第一步：注意力机制的基本概念
注意力机制的核心思想是让模型在处理信息时，能够动态地关注输入中不同部分的重要性。例如，在翻译“她喜欢人工智能”为英文时，模型应更关注“她”对应到“She”，而“人工智能”对应到“AI”。具体实现中，每个输入元素（如单词）会被赋予一个权重，权重高的元素对当前输出的影响更大。权重的计算通常通过查询（Query）、键（Key）和值（Value）完成：Query表示当前需要关注的位置，Key表示所有输入元素的标识，Value是实际携带的信息。权重由Query和Key的相似度（如点积）决定，再对Value加权求和。

第二步：缩放点积注意力
在Transformer中，注意力权重的计算进一步优化为“缩放点积注意力”。首先，Query和Key进行点积运算，得到相似度分数；接着，将分数除以Key向量维度的平方根（缩放因子），防止点积结果过大导致梯度不稳定；然后，通过Softmax函数将分数转化为概率分布；最后，用权重对Value加权求和。公式表示为：

\[ \text{Attention}(Q, K, V) = \text{Softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V \]

其中，\(d_k\) 是Key的维度。这一步实现了对输入信息的聚焦提取。

第三步：多头注意力的设计与动机
单一注意力机制可能无法同时捕捉输入中不同类型的关系。例如，一个句子中可能同时存在语法结构、语义关联和指代关系。多头注意力通过并行运行多个独立的注意力头来解决这一问题：

  1. 将Query、Key和Value通过不同的线性投影映射到多个子空间（头），每个头的维度降低为原维度除以头数。
  2. 在每个头中独立执行缩放点积注意力，得到不同的子空间表示。
  3. 将所有头的输出拼接起来，再通过一次线性变换融合信息。
    这种设计使模型能够同时关注不同位置的多种依赖模式，提升表示能力。

第四步：多头注意力的计算过程
假设头数为 \(h\)，输入维度为 \(d_{\text{model}}\)，具体步骤为：

  1. 对每个头 \(i\)（\(i=1, \dots, h\)），使用独立的权重矩阵 \(W_i^Q, W_i^K, W_i^V\) 将输入映射到 \(d_k, d_k, d_v\) 维空间（通常 \(d_k = d_v = d_{\text{model}} / h\)）。
  2. 计算每个头的输出：

\[ \text{head}_i = \text{Attention}(QW_i^Q, KW_i^K, VW_i^V) \]

  1. 拼接所有头的输出：

\[ \text{MultiHead}(Q, K, V) = \text{Concat}(\text{head}_1, \dots, \text{head}_h) W^O \]

其中 \(W^O\) 是输出变换矩阵。最终结果保留了多个注意力头捕获的多样化信息。

第五步：多头注意力的应用与优势
在Transformer中，多头注意力被用于编码器-解码器结构：

  • 编码器：每个位置通过自注意力（Query、Key、Value均来自同一输入）捕捉上下文依赖。
  • 解码器：在自注意力后增加交叉注意力（Query来自解码器，Key和Value来自编码器），实现对输入序列的定向关注。
    优势包括：
  1. 并行计算效率高，适合GPU加速。
  2. 通过多头分工，模型能同时学习局部和全局特征，例如在机器翻译中兼顾词序和语义角色。
  3. 可解释性增强，可通过可视化注意力权重分析模型聚焦的区域。
神经网络Transformer架构中的多头注意力 第一步：注意力机制的基本概念 注意力机制的核心思想是让模型在处理信息时，能够动态地关注输入中不同部分的重要性。例如，在翻译“她喜欢人工智能”为英文时，模型应更关注“她”对应到“She”，而“人工智能”对应到“AI”。具体实现中，每个输入元素（如单词）会被赋予一个权重，权重高的元素对当前输出的影响更大。权重的计算通常通过查询（Query）、键（Key）和值（Value）完成：Query表示当前需要关注的位置，Key表示所有输入元素的标识，Value是实际携带的信息。权重由Query和Key的相似度（如点积）决定，再对Value加权求和。 第二步：缩放点积注意力 在Transformer中，注意力权重的计算进一步优化为“缩放点积注意力”。首先，Query和Key进行点积运算，得到相似度分数；接着，将分数除以Key向量维度的平方根（缩放因子），防止点积结果过大导致梯度不稳定；然后，通过Softmax函数将分数转化为概率分布；最后，用权重对Value加权求和。公式表示为： \[ \text{Attention}(Q, K, V) = \text{Softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_ k}}\right)V \] 其中，\( d_ k \) 是Key的维度。这一步实现了对输入信息的聚焦提取。 第三步：多头注意力的设计与动机 单一注意力机制可能无法同时捕捉输入中不同类型的关系。例如，一个句子中可能同时存在语法结构、语义关联和指代关系。多头注意力通过并行运行多个独立的注意力头来解决这一问题： 将Query、Key和Value通过不同的线性投影映射到多个子空间（头），每个头的维度降低为原维度除以头数。 在每个头中独立执行缩放点积注意力，得到不同的子空间表示。 将所有头的输出拼接起来，再通过一次线性变换融合信息。 这种设计使模型能够同时关注不同位置的多种依赖模式，提升表示能力。 第四步：多头注意力的计算过程 假设头数为 \( h \)，输入维度为 \( d_ {\text{model}} \)，具体步骤为： 对每个头 \( i \)（\( i=1, \dots, h \)），使用独立的权重矩阵 \( W_ i^Q, W_ i^K, W_ i^V \) 将输入映射到 \( d_ k, d_ k, d_ v \) 维空间（通常 \( d_ k = d_ v = d_ {\text{model}} / h \)）。 计算每个头的输出： \[ \text{head}_ i = \text{Attention}(QW_ i^Q, KW_ i^K, VW_ i^V) \] 拼接所有头的输出： \[ \text{MultiHead}(Q, K, V) = \text{Concat}(\text{head}_ 1, \dots, \text{head}_ h) W^O \] 其中 \( W^O \) 是输出变换矩阵。最终结果保留了多个注意力头捕获的多样化信息。 第五步：多头注意力的应用与优势 在Transformer中，多头注意力被用于编码器-解码器结构： 编码器 ：每个位置通过自注意力（Query、Key、Value均来自同一输入）捕捉上下文依赖。 解码器 ：在自注意力后增加交叉注意力（Query来自解码器，Key和Value来自编码器），实现对输入序列的定向关注。 优势包括： 并行计算效率高，适合GPU加速。 通过多头分工，模型能同时学习局部和全局特征，例如在机器翻译中兼顾词序和语义角色。 可解释性增强，可通过可视化注意力权重分析模型聚焦的区域。