Transformer中的Multi-head与Self-Attention机制解析——从单一关注到多元自省的效益最大化
Multi-head Attention与Self-Attention的核心思想
- 想象一下，你在读一本书，你想要同时关注到书中的多个角色和情节。多头注意力机制就是让你能够同时关注到多个不同的部分，然后综合这些信息来理解整本书。
- 自注意力机制则像是你在读一个句子时，你会考虑到句子中的其他词，从而更好地理解这个词在这个句子中的意思。
Multi-head Attention与Self-Attention的核心作用
| 组件/步骤 | 描述 |
|---|---|
| 多头注意力机制（Multi-head Attention） | Transformer模型中的关键组件，用于处理序列数据，同时关注多个不同位置的信息 |
| 自注意力机制（Self-Attention） | 允许模型在处理单个词时，考虑到句子中的其他词，从而更好地理解上下文 |
| 功能 | 提取更丰富和多样的特征，捕捉序列数据中的长距离依赖关系 |
其基本公式如下：
MultiHead
(
Q
,
K
,
V
)
=
Concat
(
head
1
,
.
.
.
,
head
h
)
W
O
\text{MultiHead}(Q, K, V) = \text{Concat}(\text{head}_1, ..., \text{head}_h)W^O
MultiHead(Q,K,V)=Concat(head1,...,headh)WO
where
head
i
=
Attention
(
Q
W
i
Q
,
K
W
i
K
,
V
W
i
V
)
\text{where } \text{head}_i = \text{Attention}(QW_i^Q, KW_i^K, VW_i^V)
where headi=Attention(QWiQ,KWiK,VWiV)
对于Self-Attention，其公式为：
SelfAttention ( X ) = Attention ( X , X , X ) \text{SelfAttention}(X) = \text{Attention}(X, X, X) SelfAttention(X)=Attention(X,X,X)
| 项目 | 描述 |
|---|---|
| 查询向量 | Q Q Q，是我们想要关注的重点信息。 |
| 键向量 | K K K，是与查询向量进行匹配的信息。 |
| 值向量 | V V V，是与键向量相对应的实际信息内容。 |
| 多头 | h h h，表示将输入分成多少个头进行并行处理。 |
通俗解释与案例
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Multi-head Attention与Self-Attention的核心思想
- 想象一下，你在读一本书，你想要同时关注到书中的多个角色和情节。多头注意力机制就是让你能够同时关注到多个不同的部分，然后综合这些信息来理解整本书。
- 自注意力机制则像是你在读一个句子时，你会考虑到句子中的其他词，从而更好地理解这个词在这个句子中的意思。
-
Multi-head Attention与Self-Attention的应用
- 在Transformer模型中，Multi-head Attention被用于编码器和解码器之间，以及编码器内部和解码器内部的信息交互。
- Self-Attention则主要用于编码器内部和解码器内部，帮助模型更好地理解单个词在句子中的上下文。
-
Multi-head Attention与Self-Attention的优势
- 多头注意力机制允许模型同时关注到不同位置的信息，提高了模型的表达能力和泛化能力。
- 自注意力机制则让模型能够更好地理解单个词在句子中的上下文，从而提高了模型对语言的理解能力。
-
Multi-head Attention与Self-Attention的类比
- 你可以把多头注意力机制比作一个拥有多个眼睛的怪物，每个眼睛都可以独立地观察周围的世界，并将观察到的信息传递给大脑。大脑则综合这些信息来做出决策。
- 自注意力机制则像是一个人在读句子时，他会用眼睛扫视句子中的每个词，并考虑这些词之间的关系，从而更好地理解这个句子。
具体来说：
| 项目 | 描述 |
|---|---|
| 查询向量 | Q Q Q，就像是你想要了解的问题或关注点。 |
| 键向量 | K K K，就像是回答你问题的关键信息。 |
| 值向量 | V V V，就像是与关键信息相对应的实际内容。 |
| 多头 | h h h，就像是你同时用多个眼睛去观察世界。 |
公式探索与推演运算
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基本公式：
- Attention ( Q , K , V ) = softmax ( Q K T d k ) V \text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V Attention(Q,K,V)=softmax(dkQKT)V：这是单一的注意力头计算公式。
- MultiHead ( Q , K , V ) = Concat ( head 1 , . . . , head h ) W O \text{MultiHead}(Q, K, V) = \text{Concat}(\text{head}_1, ..., \text{head}_h)W^O MultiHead(Q,K,V)=Concat(head1,...,headh)WO：这是多头注意力机制的计算公式。
- SelfAttention ( X ) = Attention ( X , X , X ) \text{SelfAttention}(X) = \text{Attention}(X, X, X) SelfAttention(X)=Attention(X,X,X)：这是自注意力机制的计算公式。
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多头注意力的具体计算：
- 对于每个头 i i i，计算 head i = Attention ( Q W i Q , K W i K , V W i V ) \text{head}_i = \text{Attention}(QW_i^Q, KW_i^K, VW_i^V) headi=Attention(QWiQ,KWiK,VWiV)。
- 将所有头的输出进行拼接： Concat ( head 1 , . . . , head h ) \text{Concat}(\text{head}_1, ..., \text{head}_h) Concat(head1,...,headh)。
- 通过权重矩阵 W O W^O WO 进行线性变换，得到最终的输出结果。
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自注意力的具体计算：
- 使用相同的输入 X X X 作为查询向量、键向量和值向量。
- 计算 SelfAttention ( X ) = Attention ( X , X , X ) \text{SelfAttention}(X) = \text{Attention}(X, X, X) SelfAttention(X)=Attention(X,X,X)。
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与单一注意力头的关系：
- 多头注意力机制实际上是将单一的注意力头进行了扩展和并行化处理。
- 自注意力机制则是将单一的注意力头应用于相同的输入上，以捕捉输入内部的依赖关系。
关键词提炼
#Multi-head Attention
#Self-Attention
#Transformer模型
#多头注意力机制
#自注意力机制
#序列数据处理
#长距离依赖关系
