Transformer 中的注意力机制很优秀吗？

关于注意力机制，可以先回顾一下：初探注意力机制-优快云博客

关于 Q、K、V 的计算，可以先回顾一下：来聊聊Q、K、V的计算-优快云博客

基于以上基础，我们接着讲。

多头注意力机制（Multi-Head Attention）

Multi-Head Attention是由多个Self-Attention组成，具体结构如下图：

上图左半部分就是Self-Attention结构，最下面是 Q（查询）、K（键值）、V（值矩阵），通过输入矩阵和权重矩阵相乘得到。

在文章来聊聊Q、K、V的计算-优快云博客中，我们已经知道怎么通过Self-Attention计算得到输出矩阵 Z，而Multi-Head Attention是由多个Self-Attention组合形成的，如下图所示（上图的右半部分）：

从上图可以看到Multi-Head Attention包含多个Self-Attention层，首先将输入 X 分别传递到 h 个不同的Self-Attention中，计算得到 h 个输出矩阵 Z。下图是 h = 8 的情况，此时会得到 8 个输出矩阵 Z。

得到 8 个输出矩阵后，Multi-Head Attention将它们拼接在一起，然后传入一个 Linear 层，得到Multi-Head Attention最终的输出矩阵 Z。

和 Transformer 中的多层注意力相同吗？

多头注意力 (MHA)	多层注意力（如堆叠 Transformer 块）
单层内并行计算多个注意力头	多个串行的注意力层（如 Encoder 的 6 层）
多头结果拼接后输出	每层的输出作为下一层的输入
关注多视角特征	逐层抽象高阶特征

以输入序列 The teacher said 为例：

1. 单头注意力：可能聚焦 teacher 与 said 的语义关系。

2. 多头注意力：

   1. 头1：捕捉 The 与 teacher 的冠词-名词关系。

   2. 头2：发现 teacher 与 said 的主谓关联。

   3. 头3：建模整个句子的全局结构。

   4. 最终拼接所有头的输出，得到更丰富的表征。

S2A

讲了这么多注意力机制，再来稍微扩展一下S2A。

为什么要有 S2A？必然是 Transformer 中的注意力机制有可改进的空间：Transformer 的 Soft Attention 会平等处理所有输入 token，即使某些内容无关。S2A 模拟了人类的思维，人类在解决问题时，会先主动忽略无关信息（类似 System 2 的理性思考），再专注关键部分。

System 2 Attention (S2A) 是一种改进的注意力机制，旨在解决传统 Transformer 注意力机制（即 Soft Attention）在处理无关信息时的局限性。它并非完全替代 Transformer 的注意力机制，而是通过 额外的推理层 来优化其决策过程，使其更接近人类 System 2（深思熟虑的推理）而非 System 1（快速直觉）的思维方式。

S2A 不改变 Transformer 原有的注意力计算，而是在其基础上增加了一个 前置推理模块，类似于“注意力优化器”。计算方式上，Transformer直接计算 Query-Key-Value 交互，而 S2A 先让 LLM 重写上下文，去除无关信息，然后再计算Query-Key-Value（先推理，后注意）。

S2A过滤掉不相关的上下文，促进LLM推理的真实性和客观性。

NSA

再来聊聊 DeepSeek 中的 NSA（Native Sparse Attention），NSA 与 Transformer 中的传统 Soft Attention 在计算方式、效率优化和应用场景上有显著区别。

标准 Transformer 采用全注意力机制，计算复杂度为\(O(N^2)\)（N 为序列长度），即每个 token 需要与所有其他 token 计算注意力权重。这在处理长文本时，计算和内存开销极大，导致训练和推理成本高昂。

NSA 采用 “三层级稀疏策略”（粗压缩、细选择、滑动窗口），动态筛选关键 token，计算复杂度可降至接近线性（如\(O(NLogN)\)或更低）。在 64K 长序列任务中，NSA 的解码速度提升 6-12 倍。

传统稀疏注意力因内存访问不连续，难以充分利用 GPU 算力。

NSA 通过 块级数据加载 和 GQA（Grouped Query Attention）优化，提升算力。

通过“三层级稀疏策略”后，再计算Query-Key-Value（先稀疏，后注意）。这种设计平衡了效率与性能，使得 NSA 在长序列任务中兼具速度和准确性。

上文提到了 S2A 类似 System 2 的理性思考，我们再扩展一下。

System 1 和 System 2 的定义

System 1 和 System 2 是心理学家丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）在其著作《思考，快与慢》中提出的双系统理论模型，用于描述人类思维的两种不同模式。

System 1（快思考）

• 自动、快速、无意识运作，依赖直觉和习惯。
• 无需刻意努力，适用于熟悉的场景（如识别表情、简单算术）。
• 容易受偏见和情绪影响，可能产生错误判断。

System 2（慢思考）

• 需要主动控制、缓慢且有意识的逻辑分析。
• 用于复杂任务（如解题、决策权衡），消耗认知资源。
• 更理性但懒惰，常依赖 System 1 的快速结论。

两者的交互与特点

• 分工：System 1 处理多数日常决策，System 2 在必要时介入纠错。
• 效率与准确性：System 1 高效但易出错，System 2 准确但耗能高。
• 认知负荷：高负荷时（如疲惫），System 2 作用减弱，依赖 System 1 可能导致失误。

应用示例

# 比喻：System 1 如自动执行的函数，System 2 需手动调用
def system_1_reaction(stimulus):
    return "直觉反应：" + stimulus  # 快速无意识处理

def system_2_analysis(problem):
    return "分析结果：" + str(eval(problem))  # 缓慢有意识计算

print(system_1_reaction("危险！"))  # 输出直觉反应
print(system_2_analysis("2 + 3 * 5"))  # 输出逻辑分析结果

该理论广泛应用于行为经济学、心理学及决策优化领域，帮助理解人类判断机制。