解码自注意力的秘密：详解自注意机制与编解码器架构

人工智能

2023-12-09 08:41:34

自注意机制：理解和实现深层学习中的革命

了解自注意机制

自注意机制是现代机器学习中的一项突破性创新，彻底改变了我们处理序列数据的方式，如文本、语音和图像。它的核心在于使模型专注于序列中不同部分之间的相互关系，从而揭示深层语义理解和生成能力。

自注意机制的工作原理

自注意机制通过计算查询序列中每个元素与键值对序列中所有元素之间的相关性来发挥作用。相关性衡量了查询元素与键值对元素的重要性。具有较高相关性的键值对元素将对查询元素的输出产生更大的影响。

编解码器架构

编解码器架构是一种处理序列到序列转换任务（例如机器翻译和文本摘要）的网络架构。它包含编码器和解码器两个主要组件：

编码器： 将输入序列转换为固定长度的上下文向量，包含输入序列中所有元素的信息。
解码器： 使用上下文向量生成输出序列，逐个生成输出序列中的元素。

自注意机制在编解码器架构中的应用

自注意机制可以应用于编解码器架构的编码器和解码器组件：

编码器中的自注意机制： 允许模型学习输入序列中元素之间的长期依赖关系，对于理解序列中的上下文至关重要。
解码器中的自注意机制： 使模型在生成输出序列时考虑输入序列的不同部分，有助于生成连贯且语义上正确的输出。

代码实现

为了更好地理解自注意机制，我们提供一个在 TensorFlow 中实现它的简单代码示例：

import tensorflow as tf

def scaled_dot_product_attention(query, key, value, mask=None):
  """计算查询键值对之间的点积注意权重。

  Args:
    query: 查询序列。形状为 [B, Q, d_k]。
    key: 键值对序列。形状为 [B, K, d_k]。
    value: 值序列。形状为 [B, K, d_v]。
    mask: 可选的掩码，用于掩盖序列中的填充部分。形状为 [B, Q, K]。

  Returns:
    输出张量。形状为 [B, Q, d_v]。
  """

  # 计算点积。形状为 [B, Q, K]。
  logits = tf.matmul(query, key, transpose_b=True)

  # 缩放点积。形状为 [B, Q, K]。
  logits = logits / tf.math.sqrt(tf.cast(key.shape[-1], tf.float32))

  # 应用掩码。形状为 [B, Q, K]。
  if mask is not None:
    logits = logits * mask

  # 计算注意权重。形状为 [B, Q, K]。
  weights = tf.nn.relu(logits)
  weights = weights / tf.reduce_sum(weights, axis=-1, keepdims=True)

  # 计算输出。形状为 [B, Q, d_v]。
  output = tf.matmul(weights, value)

  return output

流行的 Transformers 模型

Transformers 是一系列强大的基于自注意机制和编解码器架构的模型，其中一些流行的包括：

BERT (Transformer 编码器)： 一种用于文本理解任务的预训练语言模型。
Generative Pre-trained Transformers (Generative Transformers)： 一种用于文本生成任务的预训练语言模型。
Vision Transformers： 一种用于图像处理任务的 Transformers 模型。

自注意机制的优势

自注意机制的优势包括：