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Self-Attention机制

产生原因：每个词在句子中的重要程度不同，所以对每个词要赋予不一样的权重。

自注意力机制是注意力机制的一种，目的是让机器注意到整个输入中不同部分之间的相关性。其减少了对外部信息的依赖，更擅长捕捉数据或特征内部相关性。QKV是同一个东西，或来源于同一个X，从而更关注X的关键信息。

1、将input embedding成向量。

2、分别和权重矩阵相乘得到Query向量（查询），Key向量（键）和Value向量（值）。

Query向量（查询）：查询的范围，主观意识的特征向量

Key向量（键）：被比对的项，物体的突出特征向量

Value向量（值）：物体本身的特征向量，与KEY成对出现

3、q1向量分别和k1,k2...做点积（点积是其中一种方法，还有cosine相似度，MLP网络），得到相关性分数（score）。这里为什么要点积呢，因为点积中的cos反映了两个向量在方向上的相似度。

4、为了避免模长给score带来影响，score会除以q、k、v维度的平方根（论文中是8），使梯度更稳定。

5、mask是可选步骤，在encoder里面不做，decoder里面会做（这个后面会讲）。

6、经过softmax得到权重因子（更加突出重要元素的权重）。

7、权重因子和value相乘得到词的新的向量表示。

公式如下：

Multi-Head Self-Attention

对于同一个输入X，定义多组可训练的参数矩阵，从而得到多个不同的Q，K，V，最后学习到不同的参数。

Encoder-Decoder

注意里面用到了交叉注意力机制（decoder的q和encoder的kv运算）

【Transformer系列（1）】encoder（编码器）和decoder（解码器）_encoder和decoder的区别-CSDN博客

layer Norm（NLP）: 几个句子就有几个分布，并标准化，不同句子的语义失去可比性。

batch Norm（CV）: 一个batch中同一通道的所有特征视为一个分布，并将其标准化，因为同一通道一般捕捉的是同一类特征。

mask 机制：做预测的时候只考虑输入向量本身和输入向量之前的向量，不考虑后面的向量

减少Attention计算量的方法

一、通过人类知识省略一些计算量

（1）local attention/ truncated attention

只需要知道左右邻居的key，其他的值都设为0。

类似CNN，因为a. 只关注局部区域；b. 参数共享； c. 局部特征提取

（2）stride attention

关注stride外的领居

（3）global attention

add special token into original sequence（类似token中的综合员）

these special tokens: attend to every token; attended by every token

二、只关注关键信息

（1）small values directly set to 0

如何找到small values? 对Q, K 做clustering，相近的vector属于一个群

（2）learnable patterns（学另一个Network）

（3）linformer/ compressed attention（压缩矩阵）

N keys---K representative keys

N values--K representative values

三、改变运算顺序

kq first-- vk first

改变前： N*d*N+d'*N*N

改变后：d'*N*d+d'*d*N

计算量得到的减少

四、新的框架结构

synthesizer

大模型输出采样方法（TOP-K,TOP-P,temperature）

top-k: 每一步只从概率最高的K个单词中进行随机采样（k是超参数）

top-p: 每次生成下一个单词时，首先计算所有可能单词的概率分布，然后从高向低排序，直到累积的概率和超过阈值，并在此范围内随机采样。

temperature: 使用温度调整单词的概率分布，温度越低模型越具有确定性。

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