@ 自注意力机制

1. 自注意力机制简单讲解

自注意力(Self-Attention)机制是现代深度学习模型中的核心组件，特别是在Transformer架构中。下面是一个简单但不失本质的解释：

基本思想

自注意力机制的核心思想是：让序列中的每个元素都能"看到"并与序列中的其他所有元素进行交互。

工作原理

1. 查询、键、值转换：每个输入元素被转换为三个向量：

   • 查询(Query)：表示"我想要什么信息"
   • 键(Key)：表示"我包含什么信息"
   • 值(Value)：表示"我的实际内容是什么"

2. 计算注意力分数：每个元素的查询向量与所有元素(包括自己)的键向量做点积，得到匹配程度

3. 归一化与软化：对这些分数进行缩放并应用softmax函数，使它们变成和为1的权重

4. 加权聚合：用这些权重对所有值向量进行加权求和，得到新表示

本质理解

• 自注意力本质上是在做加权信息聚合，权重由元素之间的相关性决定
• 它允许模型动态地决定应该关注哪些信息
• 每个元素得到的新表示包含了整个序列的上下文信息
• 这种机制使模型能够处理长距离依赖，捕捉序列中远距离元素之间的关系

为什么它如此强大

自注意力的强大之处在于它打破了序列处理的局部性限制。在传统模型中，元素主要与其邻近元素交互，而自注意力允许任意距离的元素直接交互，从而能够捕捉更复杂的模式和关系。

2. 图文结合讲解

2.1. 输入序列 - 展示原始的文本输入

2.2. 创建查询(Q)、键(K)、值(V) - 每个token生成三个不同的向量表示

2.3. 计算注意力分数 - 可视化注意力矩阵，展示每个token对其他token的关注程度

2.4. Softmax归一化 - 展示归一化后的权重分布

2.5. 加权聚合 - 展示最终如何根据权重汇总信息

在自注意力机制中，加权聚合是指用计算出的注意力权重对所有值向量(V)进行加权求和，以生成每个位置的新表示。这是整个自注意力过程的最后一步，也是最核心的信息融合阶段。

具体步骤

假设我们有一个序列"自注意力很强大"：

1. 首先，每个字符都有自己的值向量(V)，比如：

   • "自"的值向量：V₁
   • "注"的值向量：V₂
   • "意"的值向量：V₃
   • "力"的值向量：V₄
   • "很"的值向量：V₅
   • "强"的值向量：V₆
   • "大"的值向量：V₇

2. 然后，通过前面的步骤，我们为每个位置计算出了一组注意力权重。例如，对于"自"这个字，它对所有字的注意力权重可能是：

   • 对"自"的权重：0.5 (自己关注自己最多)
   • 对"注"的权重：0.2
   • 对"意"的权重：0.1
   • 对"力"的权重：0.1
   • 对"很"的权重：0.05
   • 对"强"的权重：0.03
   • 对"大"的权重：0.02

   (这些权重加起来等于1，因为它们经过了softmax归一化)

3. 加权聚合步骤：对于"自"这个位置，它的新表示是所有字符的值向量按照上述权重加权求和：

   新表示 = 0.5 × V 1 + 0.2 × V 2 + 0.1 × V 3 + 0.1 × V 4 + 0.05 × V 5 + 0.03 × V 6 + 0.02 × V 7 新表示 = 0.5×V₁ + 0.2×V₂ + 0.1×V₃ + 0.1×V₄ + 0.05×V₅ + 0.03×V₆ + 0.02×V₇