Transformer——Q158 因果发现中注意力权重对干预效应的传播公式

最新推荐文章于 2025-11-30 17:53:43 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

在人工智能领域，因果发现旨在从数据中挖掘变量之间的因果关系，它对于决策制定、风险预测等任务至关重要。无论是在医疗领域判断药物与疗效的因果关联，还是在经济领域分析政策对市场的影响，因果关系的准确识别都能为实际应用提供有力支撑。

传统的因果发现方法，如基于约束的方法、基于得分的方法等，在处理复杂数据和非线性关系时存在一定局限性。而注意力机制在深度学习中凭借对数据关键信息的捕捉能力，展现出强大的性能。将注意力机制引入因果发现，利用注意力权重来量化变量之间的关联程度，进而研究干预效应在变量间的传播，成为了提升因果发现准确性和效率的新方向。通过探索因果发现中注意力权重对干预效应的传播公式，能够更精确地建模因果关系，为复杂

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LLM在推荐系统中的因果推断与干预分析
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因果学习篇(2)-Causal Attention for Vision-Language Tasks（文献阅读）
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一篇由南洋理工大学和澳大利亚莫纳什大学联合发表自2021年的CVPR顶会上的一篇文献，提出了一种新的注意力机制：因果注意力(CATT)，使用因果推断中的“前门准则”解决训练数据中存在的虚假相关性，刨析了注意力机制在推理过程中的因果原理，在提高模型性能的前提下，加强了模型的可解释性，打开了神经网络的黑匣子，具有非常好的参考意义。
从零开始实现大语言模型（六）：因果注意力机制
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因果注意力机制(causal attention)是一种特殊的自注意力机制，其在计算context向量$z_i$之前，会使用掩码(mask)屏蔽$x_{i+1}, x_{i+2}, \cdots, x_n$，使注意力权重$\alpha_{i,i+1}, \alpha_{i,i+2}, \cdots, \alpha_{in}$全都等于0，生成的context向量$z_i$只与$x_1, x_2, \cdots, x_i$相关，模型只根据历史信息预测下一个token。
大型模型Transformer掩码机制与计算细节
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01-02 773
对于因果掩码，我们创建一个形状同样为[T, T]的下三角矩阵，其中主对角线及其以下的所有元素都为0（或者任何非负数，因为它们会被保留），而上三角部分则填充非常大的负数（如-1e9）。接下来就是应用掩码的地方。当我们在解码过程中处理序列时，例如生成一句话，我们希望模型在预测第t个词的时候，只能够考虑从第一个词到第(t-1)个词的信息，而不应该受到尚未生成的词的影响。因此，在计算查询（Q）、键（K）和值（V）之间的点积注意力时，我们需要对注意力分数施加限制，使得那些不应该被考虑到的词元不会影响当前的预测。
26%性能提升！因果推理让Transformer直接起飞
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Transformer作为AI领域核心模型，受限于可解释性与可靠性不足，其应用和技术发展受到制约。而因果推理在这些方面具有显著优势，二者结合可实现优势互补，显著提升模型的准确性、可靠性与泛化性，为复杂问题的解决提供全新思路。“Transformer+因果推理”已成为当前研究热点，仅ICLR2025就有多篇相关论文发表。例如，麻省理工学院提出的AT-Transformer，通过两者的有机结合，性能比GPT-4提升了26%。
Transformer的改进
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Transformer的改进Transformer简介Efficient Transformer简介Fixed PatternsCombination of PatternsLearnable PatternsMemoryLow-RankKernelsRecurrence性能比较 Transformer简介 Transformer的核心是self-attention，通过计算输入序列中元素与其他所有元素的相关性来获取加权得分。但是这一步骤需要 O(n2)O(n^2)O(n2)的时间和空间复杂度，因为需要两个
论文总结：用基于注意力机制的卷积神经网络进行因果发现
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可解释性新突破！Transformer+因果推理又在上大分
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03-28 1213
Transformer 在序列建模领域构建了黄金标准，但其黑箱特性导致的因果混淆问题使得其可解释性和可靠性较差。而因果推理通过结构因果模型（SCM）与反事实推理框架，能精准识别变量间的干预效应（ITE）与混杂因子，为决策系统提供了可验证的解释。当前，许多研究致力于结合二者的互补特性，如 CausaFormer利用因果图约束掩码策略，通过因果结构引导的预训练在自动驾驶轨迹预测中消除70%的伪相关性误差。本文整理了【13篇】最新前沿研究，供大家学习与参考，同学们有需要可以自取~
Transformer翻译模型Decoder详解（Masking）
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写这个博客的原因在于：大部分解释Transformer的文章都只注重讲解Encoder部分，在Encoder中又侧重讲解self-attention原理。为了读者更好地理解整个Transformer的训练过程，我决定结合代码写一篇在理解了Encoder部分怎么理解Decoder模块的博文。 参考文章：https://jalammar.github.io/illustrated-transforme...
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