Transformer动画讲解 - 单头注意力和多头注意力

最新推荐文章于 2025-04-29 23:42:25 发布

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#transformer #深度学习 #人工智能 #语言模型 #ai #agi #机器学习

前言

Transformer的起源：Google Brain 翻译团队通过论文《Attention is all you need》提出了一种全新的简单网络架构——Transformer，它完全基于注意力机制，摒弃了循环和卷积操作。

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正如论文标题所言“注意力机制是全部所需”，强调了注意力机制是Transformer架构的核心要素，就如同人的心脏一样，充当着发动机的作用。

那么单头注意力和多头注意力到底是什么？它们两者有哪些联系和区别？让我们一起跟着动画来解读吧。

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单头注意力：通过生成查询、键和值向量，计算并归一化注意力分数，最终对值向量进行加权求和，从而得到输入序列中每个位置的加权表示。
在这里插入图片描述

单头注意力机制的工作流程如下：

生成查询、键和值：接收一个由嵌入向量组成的输入序列。使用三个不同的线性变换（或称为全连接层）将输入序列分别映射为查询（Q）、键（K）和值（V）向量。
计算注意力分数：计算查询向量与所有

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通过生成查询、键和值向量，计算并归一化注意力分数，最终对值向量进行加权求和，从而得到输入序列中每个位置的加权表示。生成查询、键和值：接收一个由嵌入向量组成的输入序列。使用三个不同的线性变换（或称为全连接层）将输入序列分别映射为查询（Q）、键（K）和值（V）向量。计算注意力分数：计算查询向量与所有键向量之间的点积，得到注意力分数矩阵。这些分数反映了查询与序列中每个位置的相关性。缩放注意力分数：为防止点积结果过大导致softmax进入饱和区，可以将注意力分数除以一个缩放因子（通常是键向量维度的平方根）。

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面试官提问：为什么要使用多头注意力而不是单头注意力？参考回答：多头注意力（Multi-Head Attention）是 Transformer 模型中的一个关键组件，它通过同时执行多个注意力机制，极大地提升了模型的表达能力。与单头注意力相比，多头注意力的优势主要体现在以下几个方面：在单头注意力中，模型只会通过一次注意力机制来计算序列中各位置之间的依赖关系，这限制了它对输入信息的多样性捕捉。注意力机制通过 Query、Key、Value 计算注意力权重后进行加权求和，生成上下文向量，但这个过程只会从一个视角去

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Transformer模型中的注意力机制是其中的核心组件之一。单头注意力指的是在注意力机制中只使用一个注意力头来计算注意力权重。而多头注意力则是将输入经过不同的线性变换后，使用多个注意力头来计算多个注意力权重。具体来说，单头注意力通过将输入进行线性变换后，计算查询、键和值的内积，然后将内积除以一个缩放因子，再通过softmax函数得到注意力权重。最后，将注意力权重与值进行加权求和得到最终的输出。而多头注意力则是将输入先分别经过不同的线性变换，得到不同的查询、键和值。然后，每个注意力头都使用相应的查询、键和值计算注意力权重，并将得到的多个注意力权重矩阵进行拼接。最后，将拼接后的注意力权重矩阵与值进行加权求和得到最终的输出。多头注意力相比于单头注意力具有以下优势： 1. 多头注意力可以同时关注不同的特征子空间，从而捕捉更多的特征信息。 2. 多头注意力可以并行计算，提高了模型的计算效率。 3. 多头注意力可以通过学习不同的线性变换矩阵，使得不同的头可以学习不同的特征表示，增加了模型的表达能力。总之，多头注意力相比于单头注意力在模型的表达能力和计算效率上都有所提升，因此在Transformer模型中被广泛使用。