干货|Transformer的多头注意力机制

Transformer 的多头注意力机制

Transformer 的多头注意力机制是 Transformer 模型中的一个重要组成部分，它通过多个并行的注意力机制来增强模型对输入序列中不同部分的关注能力。简单来说，多头注意力允许模型从不同的表示子空间中提取信息，从而更好地捕捉输入序列中的复杂依赖关系。

通俗解释:

想象一下你正在参加一个大型聚会，场内有很多人交谈。为了更好地理解不同人的对话内容，你可以选择关注几个不同的对话主题。例如，你可以同时关注以下几个方面：

1. 朋友A：你的好友正在和你分享最近旅行的故事。

2. 同事B：你的同事正在讨论最新的科技趋势。

3. 领导C：你的上司正在谈论公司的未来计划。

在这个场景中，你就像一个多头注意力机制，能够同时关注多个话题。虽然你无法完全听清每一句话，但你可以根据自己的兴趣和需要，选择性地关注某些话题。这就是多头注意力机制的核心思想——它允许模型同时从不同的角度关注输入序列的不同部分。

技术细节

在技术层面上，多头注意力机制的工作原理如下：

1. 分割向量：首先，将输入向量（如词嵌入）分割成多个较小的向量（称为“头”或“heads”），每个头都对应一个独立的注意力机制。

2. 计算注意力权重：对于每个头，计算注意力权重（通常使用点积注意力机制），这些权重反映了不同位置之间的相关性。

3. 加权求和：使用计算出的注意力权重对输入进行加权求和，得到每个头的输出。

4. 合并输出：最后，将所有头的输出拼接起来，并通过一个全连接层（线性变换）得到最终的多头注意力输出。

例子

假设我们有一个句子：“I love playing football and watching movies.” 我们可以使用多头注意力机制来分析这个句子的不同部分。

1. 头1：可能关注的是动词与名词之间的关系（如 “playing football” 和 “watching movies”）。

2. 头2：可能关注的是主语与动作之间的关系（如 “I” 与 “love”，“playing” 和 “watching”）。

3. 头3：可能关注的是并列结构之间的关系（如 “football” 和 “movies”）。

每个头都会计算它所关注的关系，并给出相应的注意力权重。最终，这些头的输出会被合并成一个综合表示，从而帮助模型更好地理解句子的含义。

通过这种方式，多头注意力机制能够捕捉到输入序列中的多种不同类型的依赖关系，进而提高模型的理解能力和预测准确性。