Attention is All you Need

### Attention is All You Need 的详细解读 《Attention is All You Need》是一篇由Google Brain团队于2017年发布的开创性论文，它提出了Transformer架构，彻底改变了自然语言处理领域。以下是这篇论文的核心概念及其重要性的详细介绍。 #### 一、注意力机制 (Attention Mechanism) 注意力机制是一种允许模型聚焦于输入序列特定部分的技术。通过计算查询向量(query)与键向量(key)之间的相似度得分，并将其应用于值向量(value)，可以动态加权不同位置的信息[^1]。这种机制使得模型能够更好地捕捉长距离依赖关系，而无需像RNN那样逐词处理整个序列。 对于不同的应用场景，注意力分为多种类型： - 当 **query** 来自解码层，而 **key 和 value** 均来源于编码层时，称为 vanilla attention（尽管原论文未明确提出此术语）。这是最基础形式的一种跨模态注意方式。 - 如果 query, key 及 value 都取自同一层，则定义为 self-attention 或 intra-attention。Self-attention 特别适用于理解单个句子内部的关系结构，在 Transformer 架构中有广泛应用[^2]。 #### 二、Transformer 模型概述 ##### 2.1 编码器-解码器框架 Transformer 使用了一个纯基于注意力的编码器-解码器结构来替代传统的循环神经网络(RNNs)或者卷积神经网络(CNNs)[^3]。具体来说： - **Encoder**: 包含多个堆叠子层，每个子层主要由一个多头注意力模块(Multi-head Attention Layer)以及一个前馈全连接网络(Position-wise Feed Forward Network)组成； - **Decoder**: 类似 Encoder 设计但额外加入 Masked Multi-head Attention 层用于防止当前位置看到未来信息；同时还存在另一个 multi-head cross-attention layer 进行源目标间交互学习。 ##### 2.2 多头注意力 (Multi-Head Attention) 为了捕获更多样化的特征表示并提升表达能力，作者引入了多头注意力的概念——即同时执行 h 组独立平行的标准 dot-product attentions 并拼接其结果作为最终输出[^4]: ```python class MultiHeadAttention(nn.Module): def __init__(self, d_model, num_heads): super().__init__() assert d_model % num_heads == 0 self.d_k = d_model // num_heads self.num_heads = num_heads self.linear_layers = nn.ModuleList([nn.Linear(d_model, d_model) for _ in range(4)]) def forward(self, q, k, v, mask=None): batch_size = q.size(0) # Linear projections q = self.linear_layers[0](q).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2) k = self.linear_layers[1](k).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2) v = self.linear_layers[2](v).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2) scores = torch.matmul(q, k.transpose(-2,-1)) / math.sqrt(self.d_k) if mask is not None: scores = scores.masked_fill(mask==0, float('-inf')) p_attn = F.softmax(scores,dim=-1) output = torch.matmul(p_attn,v) concat_output = output.transpose(1,2).contiguous().view(batch_size,-1,self.num_heads * self.d_k) return self.linear_layers[-1](concat_output),p_attn ``` 以上代码片段展示了如何构建一个多头注意力层，其中包含了线性变换、缩放点乘法操作及Softmax激活函数应用等步骤。 #### 三、位置嵌入 (Positional Encoding) 由于 Transformer 不具备内在顺序感，因此需要显式地给定单词的位置信息。为此采用了正弦余弦波形组合而成的位置编码方案[^3]。 --- ### 实现资源推荐 如果希望深入研究本主题的实际编程实践，可参考以下链接获取官方或其他高质量开源项目中的 PyTorch/TensorFlow 版本实现案例: 1. HuggingFace Transformers Library: 提供大量预训练模型支持快速开发部署 NLP 应用程序 https://github.com/huggingface/transformers. 2. TensorFlow 官方教程系列中有关 Seq2Seq with Attention 的讲解文档 http://tensorflow.org/tutorials/text/nmt_with_attention. ---