神经网络Transformer架构中的因果注意力 第一步：理解注意力的基本概念 注意力机制是神经网络中一种模拟人类认知关注点的技术。它通过计算输入数据各部分的重要性权重，对关键信息赋予更高关注。例如，在句子“猫吃鱼”中，理解“吃”这一动作时，模型需关联“猫”和“鱼”，注意力机制会动态分配权重以捕捉这种关联。 第二步：引入因果注意力的特殊性 因果注意力（Causal Attention）是注意力机制的一种变体，专门用于生成任务（如文本生成）。其核心特点是 严格限制每个位置仅能关注当前位置及之前的位置 ，未来位置的信息被完全屏蔽。这种设计确保了模型在生成序列时，每一步的预测仅依赖于已生成的内容，符合时间顺序的因果关系。 第三步：剖析因果注意力的实现机制 注意力分数计算 ：通过查询（Query）和键（Key）向量的点积计算注意力分数。 因果掩码应用 ：在注意力分数上添加一个下三角矩阵掩码（主对角线及以下为0，以上为负无穷）。这样，Softmax处理后未来位置的权重变为零，实现单向关注。 数学表达 ： 未掩码的注意力分数：\( S_ {ij} = Q_ i \cdot K_ j^\top \) 因果掩码后：\( S_ {ij} = \begin{cases} Q_ i \cdot K_ j^\top & \text{if } j \leq i \\ -\infty & \text{if } j > i \end{cases} \) 第四步：探讨因果注意力的应用场景 自回归生成 ：如GPT系列模型生成文本时，每个词基于前文逐词产生。 解码器设计 ：Transformer解码器中的自注意力层均采用因果注意力，确保训练和推理时生成逻辑的一致性。 语音合成与时间序列预测 ：任何需要严格时序依赖的任务均可应用。 第五步：分析因果注意力的优势与局限 优势 ： 保持生成内容的连贯性与合理性。 避免模型“作弊”使用未来信息，提升泛化能力。 局限 ： 无法双向捕捉上下文，不适用于理解任务（如文本分类）。 长序列生成时计算效率较低，因无法并行处理未来位置。