transform作为注意力

### Transformer与注意力机制的关系 Transformer 是一种基于注意力机制的神经网络架构，其核心功能依赖于自注意力（Self-Attention）机制。这种机制允许模型在处理序列数据时动态地关注不同位置的信息，从而捕捉到全局范围内的上下文关系。 #### 自注意力机制的作用 自注意力机制通过计算输入序列中每个词与其他词之间的关联程度来决定当前词应该更多地关注哪些其他词[^1]。具体而言，在自注意力机制中会生成三个向量：查询（Query）、键（Key）和值（Value），并通过它们计算非归一化的注意力权重[^2]。这些权重反映了某个特定单词在整个句子中的重要性和相关性。 #### 多头注意力的设计目的及其工作原理 为了克服单一注意力可能存在的局限性——即只能够从一个角度去理解或者表示信息，因此引入了多头注意力的概念。每个多头都有一组独立学习得到参数用于构建各自的 Q、K、V 矩阵；这样就可以让多个子空间并行运作，各自提取不同类型或层次上的特征[^3]。 #### 实现方式概述 以下是使用 PyTorch 编写的简化版多头注意力模块代码： ```python import torch.nn as nn import torch class MultiHeadAttention(nn.Module): def __init__(self, d_model, num_heads): super(MultiHeadAttention, self).__init__() assert d_model % num_heads == 0 self.d_k = d_model // num_heads self.num_heads = num_heads self.W_q = nn.Linear(d_model, d_model) self.W_k = nn.Linear(d_model, d_model) self.W_v = nn.Linear(d_model, d_model) self.fc_out = nn.Linear(d_model, d_model) def scaled_dot_product_attention(self, q, k, v, mask=None): scores = torch.matmul(q, k.transpose(-2, -1)) / (k.size(-1) ** 0.5) if mask is not None: scores = scores.masked_fill(mask == 0, float('-inf')) attention_weights = torch.softmax(scores, dim=-1) output = torch.matmul(attention_weights, v) return output def split_heads(self, x): batch_size, seq_len, _ = x.shape x = x.view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2) return x.flatten(end_dim=1) if batch_size > 1 else x.squeeze() def forward(self, query, key, value, mask=None): queries = self.split_heads(self.W_q(query)) keys = self.split_heads(self.W_k(key)) values = self.split_heads(self.W_v(value)) outputs = self.scaled_dot_product_attention(queries, keys, values, mask) concatenated_outputs = outputs.view(outputs.shape[0], -1, self.num_heads * self.d_k) final_output = self.fc_out(concatenated_outputs) return final_output ``` 上述代码展示了如何定义一个多头注意力层，并包含了缩放点乘法注意力建模过程的具体细节。 ### 结论 综上所述，Transformers 利用了强大的注意力机制实现了高效的序列建模能力。它不仅可以通过自注意力捕获长距离依赖关系，还借助多头设计增强了表达多样性。