想学Bert？从“头”开始

Attention is all you need: 想学Bert？从“头”开始

近年来，Transformer在各个领域取得了巨大的成功，从自然语言处理到计算机视觉，无不留下它的身影。BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)作为Transformer家族的杰出代表，更是风靡一时。然而，对于很多初学者来说，理解Transformer和BERT可能有些困难。

本文将尝试从头开始，带领大家一步步理解Transformer和BERT。我们先来认识一下Transformer的核心——“头”。

什么是“头”？

“头”(head)是Transformer中一种重要的机制。它可以帮助模型关注输入序列中最重要的部分。在Transformer中，“头”通常由多个“自注意力层”(self-attention layer)组成。每个自注意力层都会计算输入序列中每个元素与其他所有元素之间的相关性，然后将这些相关性作为权重，对输入序列进行加权求和。通过这种方式，模型可以更好地关注输入序列中最重要的部分。

“头”在Transformer中的作用

“头”在Transformer中发挥着重要的作用。它可以帮助模型捕获输入序列中长期依赖关系。传统的循环神经网络(RNN)只能捕获短期的依赖关系，而Transformer通过“头”可以捕获长期的依赖关系。这使得Transformer在处理长序列数据时具有明显的优势。

“头”在BERT中的作用

在BERT中，“头”也发挥着重要的作用。BERT使用多头自注意力机制来捕获输入序列中的信息。通过多头自注意力机制，BERT可以同时从多个角度关注输入序列，这使得它能够更好地理解输入序列的含义。

如何理解“头”？

理解“头”的最好方法是通过一个例子。我们假设有一个输入序列[A, B, C, D, E]。对于每个“头”，它都会计算输入序列中每个元素与其他所有元素之间的相关性，然后将这些相关性作为权重，对输入序列进行加权求和。

例如，对于第一个“头”，它可能会计算出以下权重：

A: 0.2
B: 0.3
C: 0.4
D: 0.1
E: 0.0

然后，它会将这些权重与输入序列进行加权求和，得到一个新的向量：

[0.2A + 0.3B + 0.4C + 0.1D + 0.0E]

这个新的向量就代表了第一个“头”对输入序列的理解。其他“头”也会以类似的方式计算出自己的权重和向量。最后，将所有“头”的向量连接起来，就得到了BERT的输出。

总结

“头”是Transformer和BERT的核心机制之一。它可以帮助模型关注输入序列中最重要的部分，捕获输入序列中的长期依赖关系。理解“头”是理解Transformer和BERT的关键。