神经网络Transformer架构中的跨序列注意力 首先，我们需要理解“注意力”在Transformer中的核心作用。它是一个机制，允许模型在处理一个序列（比如一句话）中的某个元素时，去“关注”序列中其他所有相关元素，并根据相关性分配不同的权重。最常见的形式是 自注意力 ，即序列自己关注自己，用于理解序列内部的关系。 接下来，我们引入“跨序列”的概念。在许多任务中，模型需要处理的不只是一个序列，而是两个或多个相关联的序列。例如： 机器翻译 ：源语言句子（序列A）和目标语言句子（序列B）。 问答系统 ：问题文本（序列A）和上下文文档（序列B）。 文本蕴含 ：前提句子（序列A）和假设句子（序列B）。 在这种情况下，模型不仅需要理解每个序列内部的关系，更需要建立两个序列之间的关联。这就是 跨序列注意力 发挥作用的地方。 现在，我们详细讲解跨序列注意力的工作原理。它本质上是注意力机制的一种应用形式，发生在Transformer的 编码器-解码器 结构中（尽管在其他多模态架构中也常见）。我们以经典的翻译任务为例，分步说明： 输入准备 ： 编码器处理 源序列 （如英文句子），将其转换为一系列富含上下文信息的向量表示，我们称之为 内存 或 键值对 。 解码器处理 目标序列 （如已生成的部分法文单词），也会产生其自身的向量表示，我们称之为 查询 。 注意力计算 （核心步骤）： 查询 来自解码器当前要预测的位置。它代表“我现在需要关注什么来生成下一个词？” 键 和 值 都来自编码器的最终输出，即源序列的全部信息。 计算过程与自注意力类似： a. 计算注意力分数 ：将解码器的“查询”与编码器所有位置的“键”进行点积（或其他相似度计算），得到一个分数向量。这个分数代表了目标序列当前位置与源序列每个位置的关联程度。 b. 归一化 ：对分数向量应用Softmax函数，将其转化为权重分布（和为1）。 c. 加权求和 ：用这些权重对编码器的“值”进行加权求和，最终得到一个 上下文向量 。 输出与作用 ： 这个生成的 上下文向量 ，集中了源序列中对于生成当前目标词最重要的信息。它不是一个单一的源序列词向量，而是所有源词向量的加权混合，权重由相关性决定。 随后，这个上下文向量会与解码器自身的表示进行融合，共同送入解码器的前馈网络，以预测下一个输出词。 总结其核心思想： 跨序列注意力允许解码器在生成目标序列的每一个元素时，动态地、有选择地“检索”或“聚焦于”编码器序列中最相关的部分 。它打破了传统序列模型必须将源序列压缩成一个固定长度向量的瓶颈，实现了两个序列之间细粒度的、灵活的软对齐。 最后，需要区分它与相关概念： 与自注意力的区别 ：自注意力是序列内部元素的关联（Query, Key, Value来自同一序列）。跨序列注意力是序列之间的关联（Query来自序列A，Key和Value来自序列B）。 在架构中的位置 ：在标准Transformer中，它特指解码器中的 交叉注意力层 。编码器进行自注意力理解源句；解码器先进行自注意力理解已生成的目标部分，再进行跨序列注意力去关联源句信息。 扩展应用 ：跨序列注意力思想已超越文本，广泛应用于 视觉-语言模型 （如图像描述生成：文本查询关注图像区域）、 文档检索 （查询关注文档块）等多模态任务中，是实现不同模态信息对齐和融合的关键桥梁。