Transformer——Q152 扩散Transformer的去噪过程与注意力权重关联

扩散Transformer去噪与注意力权重关联解析

最新推荐文章于 2025-12-02 20:45:02 发布

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#transformer #深度学习 #人工智能

该问题归类到Transformer架构问题集——前沿扩展。请参考LLM数学推导——Transformer架构问题集。

1. 问题背景

在大语言模型（LLM）领域，传统生成模型在处理复杂语义和长序列依赖时存在瓶颈。扩散模型凭借独特的噪声扩散与逆过程去噪机制，能生成高质量数据样本，但去噪效率和对关键信息的捕捉能力有待提升；Transformer 架构则以自注意力机制为核心，在序列数据处理上优势显著，可高效捕捉长距离依赖关系。扩散 Transformer 应运而生，它融合两者优势，旨在利用 Transformer 的注意力机制优化扩散模型的去噪过程。深入研究其去噪过程与注意力权重的关联，对挖掘模型潜力、提升生成效率与质量具有重要意义。

2. 技术原理或数学理论解析

2.1 扩散模型基础

2.1.1 正向扩散过程

扩散模型基于马尔可夫链构建正向扩散过程，其核心是对真实数据逐步添加噪声，构建从真实数据分布到纯噪声分布的马尔可夫链。设初始真实数据样本为 $x_0$ ，服从真实数据分布 $q(x_0)$ 。在每个时间步t（ $t = 1, 2, \cdots, T$ ，T为设定的最大时间步数），按照条件概率分布 $q(x_t|x_{t - 1}) = \mathcal{N}(x_t;\sqrt{1 - \beta_t}x_{t - 1},\beta_t I)$ 添加噪声。

其中， $\mathcal{N}(\cdot ;\mu, \Sigma)$ 表示均值为 $\mu$ 、协方差矩阵为 $\Sigma$ 的高斯分布， $\beta_t$ 是方差调度参数，决定每个时间步添加噪声的程度，且满足 $0 < \beta_1 < \beta_2 < \cdots < \beta_T < 1$ 。随着t增加，数据中噪声不断累积，最终 $x_T$ 服从标准高斯分布 $\mathcal{N}(0, I)$ 。