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我们可以用独立学习得到的h组不同的 线性投影来变换查询、键和值。 然后#xff0c;这h组变换后的查询、键和值将并行地送到注意力汇聚中。 最后#xff0c;将这h个注意力汇聚的输出拼接在一起#xff0c; 并且通过另一个可以学习的线性… 文章目录 基本概念模型小结 基本概念
我们可以用独立学习得到的h组不同的 线性投影来变换查询、键和值。 然后这h组变换后的查询、键和值将并行地送到注意力汇聚中。 最后将这h个注意力汇聚的输出拼接在一起 并且通过另一个可以学习的线性投影进行变换 以产生最终输出。 这种设计被称为多头注意力。对于h个注意力汇聚输出每一个注意力汇聚都被称作一个头head。
模型
每个注意力头 h i h_i hi的计算公式为 h i f ( W i ( q ) q , W i ( k ) k , W i ( v ) v ) ∈ R p v , \mathbf{h}_i f(\mathbf W_i^{(q)}\mathbf q, \mathbf W_i^{(k)}\mathbf k,\mathbf W_i^{(v)}\mathbf v) \in \mathbb R^{p_v}, hif(Wi(q)q,Wi(k)k,Wi(v)v)∈Rpv, 其中q-查询、k-键、v-值。 W i ( q ) W_i^(q) Wi(q)为q通过全连接层后得到的参数、 W i ( k ) W_i^(k) Wi(k)为k通过全连接层后得到的参数、 W i ( v ) W_i^(v) Wi(v)为v通过全连接层后得到的参数。 f f f为注意力汇聚函数f内的注意力评分函数可以是加性注意力、缩放点击注意力。
多头注意力的输出需要经过另一个线性转换 它对应着h个头连结后的结果因此其可学习参数是 W o W_o Wo W o [ h 1 ⋮ h h ] ∈ R p o . \begin{split}\mathbf W_o \begin{bmatrix}\mathbf h_1\\\vdots\\\mathbf h_h\end{bmatrix} \in \mathbb{R}^{p_o}.\end{split} Wo h1⋮hh ∈Rpo. 基于这种设计每个头都可能会关注输入的不同部分 可以表示比简单加权平均值更复杂的函数。
小结 多头注意力融合了来自于多个注意力汇聚的不同知识这些知识的不同来源于相同的查询、键和值的不同的子空间表示。 基于适当的张量操作可以实现多头注意力的并行计算。
