attention详解

在seq2seq+attention入门里曾经提到一点attention,感觉这个东西很有意思,模型千变万化,也非常符合人类的思想,在这里详细介绍下attention

1. 定义

剥离开seq2seq模型,Google给了attention模型一个更加形式化的定义

attention是由query和一系列<key,value>对组成的,query依次与{key_1,key_2...}计算相似度,得到的结果作为权重与value相乘(这里结果有一步softmax操作确保权值和为1)

AttnValue=softmax(f(query,key_i))*value_i

不同任务中attention在结构上大同小异,所不同的是query、key、value所代表的含义。以翻译为例,在seq2seq模型中,query代表h_{i-1},即decoder上一时刻的隐藏状态。key是encoder所输出的结果,即每一个词在encoder端编码的结果,有n个词就有n个key。query要和这n个key分别计算相似度,结果softmax后生成权重后与value相乘。在这里value与key含义相同,也是encoder每时刻的输出。记得在seq2seq模型中每一时刻decoder的输入有(h_{i-1},y_{i-1},c_i),这个c_i就是上述加权value的相加。也就是说,之前的c_i我们用encoder最后时刻的hidden来表示encoder句子的编码,但现在我们每一时刻都有一个带权重的encoder句子编码。

2. 相关性计算

初学attention的时候,比较疑惑的一点就是这个相关性是怎么得到的,权重是一个数,也就是说我之前相关性计算的结果需要是一个数。这里相关性计算有三种方式

1. 点乘 两个向量dot是对应维相乘再求和,结果是一个数字

2. 余弦相似 余弦相似其实就是第一种点乘的情况下再除一个两个向量模的乘积。这种方式可以限制相似度结果在一个较小的范围,Google的attention在实现的时候就是这样做的

3. 生成式 既然是在神经网络里,那么就把权值生成的任务都交给网络来做,即weight=MLP(query,key),这时我们输入的就是query和所有key的和了,输出的维度就是attention权值的个数。也许看上去不太合理,但是模型可以学到这种表示方法,实际做是可以的。

3. self attention

attention家族中的新兴,谷歌大佬将其发扬光大,实际使用确实很好使,效果提升这种玄学东西先放在一边,训练速度可是比用rnn类型的方式快了不少。self attention的结构和上面是一样的,但是它的Q,K,V是一样的,Q=K=V。例如在encoder端,每一个词都要和余下的所有词计算attention,为了学习到句子本身的结构和词与词之间的依赖关系。

self attention的细节见下图,之前一直不解的是self attention是怎么在encoder端(或decoder端)内部做attention,算完权重又要乘回到那个向量中去。其实rnn中每一个时间步都有一个输出output,我们把这个看做是这个单词的表示,在self attention中做的是一样的事情。如下图,在计算thinking的时候,thinking这个词先embedding成x1向量,q,k,v分别都是x1和矩阵w_q,w_k,w_v相乘得来的,其实就是做了个线性变换。现在有两个词thinking和machines,所以x1和两个词做attention,包括它自己。z1=0.88*v1+0.12*v2,z1就是thinking经过self attention之后新的表示。所以一句话经过self attention后还是一句话。因为这个操作是可以并行的,所以比rnn要快不少。

 

参考

https://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/8638283.html

https://blog.youkuaiyun.com/mpk_no1/article/details/72862348

https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/     attention详解

https://zhuanlan.zhihu.com/p/39034683

<think>嗯,用户让我介绍一下Flash Attention,需要详细解释。首先,我得回忆一下自己对这个概念的理解。Flash Attention是一种用于加速Transformer模型中注意力机制计算的方法,对吧?那传统的注意力机制存在什么问题呢?可能是计算复杂度高,尤其是当序列长度增加时,内存和计算资源消耗大,导致训练和推理变慢。Flash Attention通过优化内存访问和计算顺序来解决这个问题,对吗? 接下来,我需要详细梳理Flash Attention的原理。记得它主要用了两种技术:分块计算(Tiling)和重计算(Recomputation)。分块计算是将大的注意力矩阵分成小块,逐个处理,减少GPU显存的使用。而重计算则是在反向传播时重新计算某些中间结果,避免存储它们,从而节省内存。不过,用户可能需要更具体的解释,比如这些技术是如何具体实现的,为什么能提高效率。 另外,Flash Attention的核心优势是什么?高效的内存利用、更快的计算速度,还有支持更长的序列长度。这些都是用户可能关心的点。需要举一些例子,比如在训练大型模型时,显存占用减少,可以处理更长的文本序列,这对自然语言处理任务尤其重要。 可能还需要对比传统注意力机制的计算方式。传统方法需要计算整个注意力矩阵,存储中间结果,导致显存需求与序列长度的平方成正比。而Flash Attention通过分块和重计算,将显存需求降低到线性关系,这样在处理长序列时优势明显。 用户可能对具体实现细节感兴趣,比如分块的大小如何选择,重计算是如何在反向传播中应用的。这里可能需要解释一下算法流程,比如前向传播时如何分块计算注意力,反向传播时如何利用存储的某些中间变量和重计算梯度,以减少内存占用。 还要注意提到Flash Attention的变体,比如FlashAttention-2,在哪些方面做了改进,比如并行化和优化计算步骤,进一步提升速度和效率。可能用户会想知道不同版本之间的区别,以及实际应用中的选择建议。 另外,应用场景也是一个重点。比如在训练大规模Transformer模型(如GPT、BERT)时,使用Flash Attention可以显著减少显存占用,加快训练速度,或者在处理长文本、高分辨率图像时,能够处理更长的序列。这对于实际应用中的资源节省和效率提升非常重要。 可能还需要提到相关的论文和作者,比如Tri Dao等人提出的Flash Attention,增加权威性。同时,指出目前主流的深度学习框架是否已经集成了Flash Attention,比如PyTorch是否有对应的接口或库,方便用户直接调用。 最后,总结一下Flash Attention的重要性,强调它在当前大模型训练中的关键作用,以及未来可能的改进方向。确保用户理解其价值和实际应用中的好处。</think>Flash Attention 是一种**高效计算Transformer模型中注意力机制**的算法,由斯坦福大学团队于2022年提出。它通过优化内存访问和计算顺序,显著减少了传统注意力机制的计算开销和显存占用,成为训练大模型(如LLaMA、GPT-4)的重要技术。 --- ### **传统注意力机制的问题** Transformer的核心是自注意力(Self-Attention),其计算复杂度为 \(O(N^2)\)(N是序列长度),具体问题包括: 1. **显存占用高**:需存储中间矩阵(QK^T、Softmax结果等),显存需求与\(N^2\)成正比。 2. **计算效率低**:频繁读写显存(如GPU的HBM)导致延迟,尤其是长序列场景。 --- ### **Flash Attention的核心思想** 通过**分块计算(Tiling)**和**重计算(Recomputation)**,减少显存访问次数,实现近似计算但结果严格一致。 #### 1. **分块计算(Tiling)** - 将大的Q、K、V矩阵分割成小块(Tile),在SRAM(高速缓存)中逐块计算局部注意力,避免一次性存储整个QK^T矩阵。 - 通过动态更新最终输出(O)和Softmax归一化的统计量(如最大值和求和项),避免中间结果存储。 #### 2. **重计算(Recomputation)** - 反向传播时,不存储前向的中间矩阵(如QK^T),而是根据保留的Q、K、V块重新计算梯度。 - 牺牲少量计算时间换取显存大幅降低。 --- ### **算法优势** 1. **显存优化**:显存占用从 \(O(N^2)\) 降为 \(O(N)\)。 2. **速度提升**:利用GPU显存层次结构(HBM → SRAM),减少I/O操作,计算速度提升2-4倍。 3. **支持更长序列**:可处理数万长度的序列(如DNA分析、长文本)。 --- ### **具体实现步骤(简化版)** 1. **前向传播**: - 将Q、K、V分块,每次加载一块到SRAM。 - 计算局部QK^T,应用Softmax并加权得到局部注意力输出。 - 根据局部Softmax统计量(最大值、求和值),迭代更新全局输出和归一化因子。 2. **反向传播**: - 利用前向保留的分块Q、K、V和输出梯度,重新计算局部QK^T和Softmax,避免存储中间矩阵。 --- ### **FlashAttention-2 的改进** 2023年提出的FlashAttention-2进一步优化: 1. **减少非矩阵运算**:优化Reshape、转置等操作。 2. **并行化**:在序列长度和批次维度上增加并行度。 3. **块大小调整**:根据GPU特性(如A100的SRAM大小)调整分块策略。 --- ### **应用场景** 1. **大模型训练**:如GPT、BERT、LLaMA等,显存减少可支持更大批次或更长序列。 2. **长序列任务**:文本摘要、高分辨率图像生成(如ViT)、基因序列分析。 3. **边缘设备**:降低显存需求后,可在资源有限的设备上部署模型。 --- ### **代码示例(伪代码)** ```python def flash_attention(Q, K, V, block_size=64): O = zeros_like(V) for i in range(0, N, block_size): Qi = Q[i:i+block_size] for j in range(0, N, block_size): Kj, Vj = K[j:j+block_size], V[j:j+block_size] Sij = Qi @ Kj.T # 分块计算QK^T Pij = softmax(Sij) # 局部Softmax Oi += Pij @ Vj # 累加到输出块 return O ``` --- ### **总结** Flash Attention通过**算法与硬件的协同设计**,在数学等价的前提下,将注意力计算复杂度从显存瓶颈的\(O(N^2)\)降至\(O(N)\),成为现代大模型的基石技术。其后续变种(如FlashDecoding)还优化了推理阶段的性能。
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