深度解析Transformer架构的三大注意力机制

深度解析Transformer架构的三大注意力机制

引言

Transformer架构自提出以来，在 自然语言处理 （NLP）和大型语言模型（ LLM ）领域取得了巨大的成功。其核心在于其强大的注意力机制，能够模拟人类在处理信息时的选择性关注能力。本文将深度解析Transformer架构中的三种关键注意力机制：全局自注意力、交叉注意力和因果自注意力。

一、注意力机制基础

注意力机制（Attention Mechanism）源于对人类视觉的研究，允许模型在处理信息时专注于关键部分，忽略不相关信息。在Transformer中，注意力机制通过查询（Query）、键（Key）和值（Value）三个矩阵的交互，计算得到每个输入元素的注意力权重，从而实现对关键信息的聚焦。

二、Transformer架构概览

Transformer遵循编码器-解码器（Encoder-Decoder）的总体架构。编码器负责将输入序列映射到潜在语义空间，而解码器则将潜在语义空间映射到输出序列。在Transformer中，注意力机制是连接编码器和解码器的关键桥梁。

三、全局自注意力（Global Self-Attention）

定义与位置 ：全局自注意力位于Transformer编码器中，负责处理整个输入序列。

工作原理 ：全局自注意力允许每个序列元素直接访问其他所有序列元素。在计算过程中，模型将输入序列作为查询（Q）、键（K）和值（V），通过计算注意力分数并加权求和，得到每个元素的注意力向量。这种机制使得模型能够捕捉到输入序列中的全局依赖关系。

实例说明 ：假设我们有一个句子“The cat sat on the mat”，在全局自注意力机制下，模型会计算句子中每个词与其他所有词的相似度（即注意力分数），然后根据这些分数加权求和得到每个词的注意力向量。这样，模型就能够理解“cat”和“sat”之间的动作关系，以及“mat”作为动作对象的语义角色。

四、交叉注意力（Cross Attention）

定义与位置 ：交叉注意力位于Transformer解码器中，连接编码器和解码器。

工作原理 ：交叉注意力将目标序列作为查询（Q），将编码器输出的上下文序列作为键（K）和值（V）。通过计算查询与键之间的相似度，并加权求和值向量，得到解码器输出序列的注意力向量。这种机制使得解码器在生成输出序列时能够充分利用编码器提取的输入序列信息。

实例说明 ：在 机器翻译 任务中，当解码器生成目标语言句子时，交叉注意力机制会帮助解码器关注源语言句子中与之相关的部分。例如，在翻译“The cat sat on the mat”到另一种语言时，解码器在生成“猫”这个词时，会特别关注源语言句子中的“cat”这个词。

五、因果自注意力（Causal Self-Attention）

定义与位置 ：因果自注意力位于Transformer解码器中，专门用于处理输出序列的自注意力计算。