他是三维的多头注意力机制吗

### Transformer 模型中的多头注意力机制 #### 多头注意力机制概述 在Transformer架构中，多头注意力机制允许多个并行的注意力函数一起工作，从而捕捉输入序列的不同表示空间[^1]。这种设计使得模型能够关注不同的位置特征组合，增强了表达能力。 每个头部都独立计算查询（Q）、键（K）和值（V），并通过缩放点积注意来聚合信息： \[ \text{Attention}(Q,K,V)=\text{softmax}\left(\frac{Q K^{T}}{\sqrt{d_{k}}}\right)V \] 其中\( Q \)， \( K \)， 和 \( V \) 是由线性投影得到的结果矩阵；\( d_k \) 表示键向量维度大小。 为了实现这一点，原始权重矩阵被分解成多个较小的部分，这不仅提高了效率还增加了灵活性。当采用低秩自适应(LoRA)时，更新过程可以进一步优化为两个更低维数的小矩阵相乘的形式[^2]。 #### 实现细节 以下是Python代码片段展示了如何构建一个多头注意力层: ```python import torch.nn as nn import math class MultiHeadedAttention(nn.Module): def __init__(self, h, d_model, dropout=0.1): "Take in model size and number of heads." super(MultiHeadedAttention, self).__init__() assert d_model % h == 0 # We assume d_v always equals d_k self.d_k = d_model // h self.h = h self.linears = clones(nn.Linear(d_model, d_model), 4) self.attn = None self.dropout = nn.Dropout(p=dropout) def forward(self, query, key, value, mask=None): if mask is not None: # Same mask applied to all h heads. mask = mask.unsqueeze(1) nbatches = query.size(0) # Do all the linear projections in batch from d_model => h x d_k query, key, value = \ [l(x).view(nbatches, -1, self.h, self.d_k).transpose(1, 2) for l, x in zip(self.linears, (query, key, value))] # Apply attention on all the projected vectors in batch. x, self.attn = attention(query, key, value, mask=mask, dropout=self.dropout) # Concatenate using a view operation then apply final Linear transformation. x = x.transpose(1, 2).contiguous() \ .view(nbatches, -1, self.h * self.d_k) return self.linears[-1](x) ``` 此段代码定义了一个`MultiHeadedAttention`类，它接收参数包括头的数量(`h`)以及模型尺寸(`d_model`)。该类内部包含了四个线性变换操作用于分别映射Query、Key、Value及其最终输出。此外还包括了掩码处理逻辑以便支持变长序列输入场景下的有效训练。

### 多头注意力机制概念 多头注意力机制是一种改进型的注意力模型，在处理序列数据时能够捕捉更丰富的语义信息[^1]。通过引入多个并行的注意单元（称为“头”），该机制允许模型在同一时间关注不同位置的信息片段。 ### 原理说明 在具体操作上，尽管表面上看起来像是存在多组独立的线性变换，但实际上仅应用了一次共享参数集下的线性映射来分别转换查询(Query, Q)、键(Key, K) 和值(Value, V)。这三个矩阵经过相同的维度大小不变的线性变换后被送入各个单独的关注模块中去执行标准形式的缩放点积注意力计算： \[ \text{Attention}(Q,K,V)=\text{softmax}\left(\frac{QK^{T}}{\sqrt{d_{k}}} \right)V \] 其中 \( d_k \) 表示 Key 的维度长度用于稳定梯度传播过程中的数值范围调整。 ### 实现细节 为了实现上述功能，对于每个头部而言，会将原始输入张量的最后一维按照设定的数量均匀切分，从而形成各自对应的较小规模子空间内的 Query/Key/Value 向量集合。之后再利用这些缩小版的数据作为基础来进行各自的注意力权重分配运算，并最终汇总所有头部的结果以构建完整的输出表达。 ```python import torch.nn as nn import math class MultiHeadedAttention(nn.Module): def __init__(self, h, d_model, dropout=0.1): super(MultiHeadedAttention, self).__init__() assert d_model % h == 0 # We assume d_v always equals d_k self.d_k = d_model // h self.h = h self.linears = clones(nn.Linear(d_model, d_model), 4) self.attn = None self.dropout = nn.Dropout(p=dropout) def forward(self, query, key, value, mask=None): if mask is not None: # Same mask applied to all h heads. mask = mask.unsqueeze(1) nbatches = query.size(0) # Do all the linear projections in batch from d_model => h x d_k query, key, value = \ [l(x).view(nbatches, -1, self.h, self.d_k).transpose(1, 2) for l, x in zip(self.linears, (query, key, value))] # Apply attention on all the projected vectors in batch. x, self.attn = attention(query, key, value, mask=mask, dropout=self.dropout) # Concatenate using a view and apply final Linear transformation. x = x.transpose(1, 2).contiguous() \ .view(nbatches, -1, self.h * self.d_k) return self.linears[-1](x) ```