Transformer多头自注意力机制

### 多头自注意力机制工作原理在Transformer模型中，多头自注意力（Multi-Head Attention）机制允许模型关注来自不同位置的不同表征子空间的信息[^3]。 #### 输入处理输入序列中的每一个token都会被转换成向量表示。这些向量作为查询（Query）、键（Key）以及值（Value），用于计算注意力分数。对于一个多头注意模块来说，它实际上包含了多个并行运行的自注意力层，每个都独立地学习如何加权组合输入特征来形成新的表达形式。 #### 并行化自注意力计算具体而言，在给定输入$X$的情况下，会创建$h$份副本并将它们送入各自对应的自注意力函数里去。这意味着存在$h$组参数矩阵$\{W_i^Q\}$,$\{W_i^K\}$ 和 $\{W_i^V\}(i=1,...,h)$ 来投影原始数据到低维空间以便于后续操作： $$ Q_i=X W_i^{Q}, K_i=X W_i^{K}, V_i=X W_i^{V} $$ 其中$i \in {1,\ldots,h } $ 表示第几个头部(head)，而$W_i^{*}$ 则代表该路径下的线性变换权重矩阵[*对应公式来源于对Self-Attention的理解和实现方式]$. 接着按照标准做法利用softmax函数求得注意力分布: $$ \text{{attn}}_i=\operatorname{Softmax}\left(\frac{\mathbf{Q}_i {\mathbf{K}_i}^\top}{\sqrt{d_k}}\right)\cdot \mathbf{V}_i $$ 这里$d_k$指的是维度大小的一个缩放因子用来稳定梯度传播过程；上述运算最终会产生一组经过重新分配后的value vectors即$\text{{attn}}_i$, 它们反映了当前时刻各个词在整个句子范围内的重要性程度。 #### 输出聚合当所有的单个head完成了各自的计算之后，就需要把这些结果汇总起来构成最后的整体输出。这通常通过简单的拼接(concatenation)再乘以额外的学习参数完成: ```python import torch.nn.functional as F def multi_head_attention(query, key, value, num_heads): d_model = query.size(-1) head_dim = d_model // num_heads # Split and process each head separately q_split = query.view(batch_size, seq_len, num_heads, head_dim).transpose(1, 2) k_split = key.view(batch_size, seq_len, num_heads, head_dim).transpose(1, 2) v_split = value.view(batch_size, seq_len, num_heads, head_dim).transpose(1, 2) scores = torch.matmul(q_split / math.sqrt(k_split.size(-1)), k_split.transpose(-2,-1)) attn_weights = F.softmax(scores,dim=-1) context_vectors = torch.matmul(attn_weights,v_split).transpose(1,2).contiguous().view(batch_size,seq_len,d_model) output_linear = nn.Linear(d_model, d_model)(context_vectors) return output_linear ``` 此代码片段展示了如何在一个批次内执行multi-head attention的操作流程，并且返回了一个形状与初始输入相同的张量作为下一步骤的基础.

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Transformer多头自注意力机制

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