【minGPT】注意力模块

原创 已于 2023-01-30 18:41:00 修改 · 1.4k 阅读 · 3 ·
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#人工智能

于 2023-01-05 13:23:32 首次发布
文章介绍了注意力机制的概念，将其比作人类看图时的聚焦过程。自注意力机制用于发现信息内部的关联，而多头自注意力则通过多个角度对信息进行解构和重组。文章还提供了因果自注意力的背景，解释了其在生成模型中的作用。最后，通过一个CausalSelfAttention类的代码示例展示了如何在实践中实现自注意力机制。

1 理论理解

1.1 注意力机制(Attention)

注意力机制很像人类看图片的逻辑，当我们看一张图片的时候，我们并没有看图片的全部内容，而是将注意力集中在了图片的焦点上。用上了注意力机制，信息(如下面的图片)就不在单纯是信息本身，而是附加了焦点。

1.2 注意力机制的实现

运用注意力机制处理信息就是将信息和关注的维度点乘，或者说将信息投影到关注的维度。比如一件商品有质量，价格，颜色，外形，生产商，发货地点等信息，但是你特别关注商品的价格，那么所有商品的所有信息投影到你的需求上，基本只有价格影响你买还是不买。

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