神经网络Transformer架构中的稀疏注意力 注意力机制的基本概念 注意力机制是神经网络中一种模拟人类认知聚焦的技术，它通过计算输入数据各部分的重要性权重，选择性地关注关键信息。在标准注意力中，每个位置需要与其他所有位置交互（称为“全局注意力”），计算复杂度随序列长度呈平方级增长（O(n²)）。 稀疏注意力的定义与动机 稀疏注意力是标准注意力的一种优化变体，其核心思想是限制每个位置只能关注少量特定位置，而非全部序列。这种设计通过减少注意力计算的范围，显著降低计算和内存开销，尤其适用于长序列任务（如文档处理或基因组分析）。 稀疏注意力的实现方式 局部注意力 ：仅关注相邻位置（如滑动窗口），假设相关性随距离衰减。 步进注意力 ：以固定间隔选择关注点（如每k个位置），适用于周期性模式。 全局+局部混合注意力 ：保留少量全局关注点（如序列首尾），其余使用局部注意力。 基于内容的稀疏化 ：通过聚类或哈希选择相似度高的位置，动态确定关注范围。 关键技术举例 Block-Sparse Attention ：将序列划分为块，仅计算特定块之间的注意力（如相邻块或对角线块）。 Longformer的 Dilated Attention ：结合局部窗口与扩张窗口（类似空洞卷积），扩大感受野而不增加计算量。 BigBird的随机注意力 ：引入随机连接，理论上逼近全局注意力的表达能力。 稀疏注意力的数学形式 设输入序列为 \( X \in \mathbb{R}^{n \times d} \)，稀疏注意力仅计算预定义集合 \( S_ i \) 中位置对 \( (i, j) \) 的权重： \[ \text{Attention}(Q_ i, K, V) = \sum_ {j \in S_ i} \text{Softmax}\left(\frac{Q_ i K_ j^T}{\sqrt{d_ k}}\right) V_ j \] 其中 \( S_ i \subset \{1, \dots, n\} \) 且 \( |S_ i| \ll n \)。 优势与局限性 优势 ： 计算复杂度降至 \( O(n \log n) \) 或 \( O(n\sqrt{n}) \)，支持更长序列； 减少内存占用，提升训练和推理效率。 局限性 ： 可能忽略某些远程依赖，需精心设计稀疏模式； 动态稀疏化（如基于内容）可能引入额外计算。 应用场景 长文本处理 ：如书籍摘要、法律文档分析（如Longformer）。 科学计算 ：处理高分辨率时空数据（如气象预测）。 多模态数据 ：视频与音频序列的联合建模。 与相关技术的对比 区别于 低秩注意力 （通过矩阵近似降维），稀疏注意力直接减少计算图边数； 相较于 分池化 （如Pooling），稀疏注意力保留细粒度交互，仅压缩计算范围。 通过逐步引入稀疏性，Transformer模型在保持核心能力的同时，突破了序列长度的硬件限制，推动了语言、生物和视觉领域的大规模应用。