神经网络Transformer架构中的多头注意力机制与自注意力的计算差异 第一步：自注意力机制的基础回顾与计算流程 自注意力机制是Transformer的核心组件，它允许序列中的每个位置（例如句子中的一个词）在编码时，同时关注并整合序列中所有其他位置的信息。其标准计算流程分为三步： 投影 ：对于输入序列中的每个位置的向量，通过三个独立的线性变换（权重矩阵 W_ Q, W_ K, W_ V），生成对应的查询向量、键向量和值向量。 注意力分数计算与权重分配 ：计算一个位置（查询）与序列所有位置（键）的关联度。通常使用缩放点积注意力：将查询向量与所有键向量进行点积运算，结果除以键向量维度的平方根进行缩放，再通过Softmax函数归一化，得到一组注意力权重（和为1）。 加权求和 ：用上一步得到的注意力权重，对对应位置的值向量进行加权求和，生成该位置的自注意力输出。这个输出融合了序列中所有位置根据相关性加权后的信息。 第二步：多头注意力机制的基本概念与结构设计 多头注意力是对上述自注意力机制的扩展。其核心思想是： 不进行一次“全局性”的注意力计算，而是并行地进行多次（h次）注意力计算，每次关注输入信息的不同“子空间”或不同“方面” 。 结构 ：它将输入序列的嵌入向量（或前一层的输出）分别输入到h个并行的“注意力头”中。每个头都有自己 独立的一套 查询、键、值的投影矩阵（W_ Q^i, W_ K^i, W_ V^i，其中i表示第i个头）。这意味着每个头可以将输入向量投影到不同的低维表示空间。 目的 ：通过多头设计，模型能够同时捕捉不同类型的依赖关系。例如，在语言处理中，一个头可能关注句法结构（如主谓一致），另一个头可能关注语义关联（如指代消解），再一个头可能关注话语中的连接词。这比单一的自注意力头拥有更强的表示能力。 第三步：多头注意力的计算过程与核心差异点 多头注意力的具体计算步骤清晰地体现了其与单头自注意力的差异： 并行投影与低维映射 ：对于每个注意力头i，使用其专属的投影矩阵，将输入向量分别投影到维度为 d_ k（键/查询维度）和 d_ v（值维度）的空间。通常，d_ k 和 d_ v 被设置为总维度 d_ model（例如768）除以头数h（例如12），即 d_ k = d_ v = d_ model / h。这是实现 参数效率和计算并行化 的关键设计。 并行执行缩放的注意力计算 ：在每个头上，独立执行标准的缩放点积注意力操作。由于每个头的维度更低，其计算复杂度与单头在全维度的计算相当，但通过并行化，整体计算效率更高。 多头输出的拼接 ：将h个注意力头计算出的输出向量（每个维度为 d_ v）按顺序拼接起来，形成一个维度为 h * d_ v = d_ model 的长向量。 最终线性投影 ：将拼接后的向量通过一个 共享的 输出投影矩阵 W_ O 进行一次线性变换，得到最终的多头注意力输出。这个投影允许模型综合各个头提取的信息，并将其映射到适合下一层处理的表示空间。 第四步：差异总结与设计优势 多头注意力机制与基础自注意力的核心差异在于 分而治之的并行化策略 ，而非计算原理的根本改变。 表示多样性 vs. 单一性 ：多头允许模型在不同表示子空间学习不同模式的关系，而单头只能学习一种混合模式。 计算效率 ：将高维（d_ model）的注意力计算分解为多个低维（d_ k， d_ v）的并行计算，在总计算量近似的情况下，更利于硬件（如GPU）的并行加速。 模型容量与泛化 ：通过多头机制，模型在不显著增加单个投影矩阵参数量的情况下（因为每个头的维度降低了），增加了可学习的投影组合，提升了模型容量和灵活性，有助于更好地泛化到复杂模式。 因此，多头注意力是 Transformer 架构在处理复杂序列数据时，提升其表示能力和效率的关键性工程设计。