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一、自注意力机制的动机

传统序列模型的瓶颈

1. RNN的缺陷

   • 无法并行计算：必须按顺序处理序列，时间复杂度为O(n)，训练速度慢。
   • 长距离依赖丢失：随着序列长度增加，远距离词之间的关联难以捕捉（梯度消失）。

2. CNN的局限

   • 依赖固定窗口大小，难以建模全局依赖关系。

自注意力的核心思想

• 并行计算：通过矩阵运算同时处理所有词的关系，时间复杂度仍为O(n²)，但GPU并行效率极高。
• 全局感知：每个词直接与序列中所有其他词交互，公式如下：
• $$\text{Attention}(Q,K,V)=\text{softmax}\left(\frac{Q{K}^T}{\sqrt{d_k}}\right)V$$
  （Q为查询向量，K为键向量，V为值向量，d_k为维度缩放因子）

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二、多头注意力的必要性

单头注意力的问题

• 模式单一：单组注意力可能仅捕捉到一种类型的依赖关系（如句法结构）。
• 过拟合风险：模型可能过度关注某些局部特征（如高频词或自身位置）。

多头注意力的设计

1. 拆分与组合
   • 将输入向量拆分为h个头（例如8头），每个头独立计算注意力。
   • 拼接所有头的输出并线性变换为最终结果。
2. 优势
   • 多样性：不同头学习不同模式（如一个头关注动词-宾语关系，另一个头关注代词指代）。
   • 鲁棒性：避免单一注意力机制的偏差。

伪代码示例

# 输入维度: [batch_size, seq_len, d_model]
Q = split_heads(Q, h)  # 拆分为h个头 [batch_size, h, seq_len, d_k]
K = split_heads(K, h)
V = split_heads(V, h)
attention_output = scaled_dot_product_attention(Q, K, V)  # 每个头独立计算
output = concat_heads(attention_output)  # 拼接后线性变换

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三、位置编码的作用与设计

为何需要位置编码？

• 自注意力机制本身是置换不变（permutation-invariant）的，无法区分序列顺序。
• 例如：“猫追老鼠”和“老鼠追猫”在无位置编码时会被视为相同。

位置编码方案

• 绝对位置编码（原始Transformer）

  • 使用正弦和余弦函数生成位置向量：

    PE(pos, 2i) = \sin(pos / 10000^{2i/d_{model}})
    PE(pos, 2i+1) = \cos(pos / 10000^{2i/d_{model}})
    

  • 特点：可外推到比训练序列更长的位置。

• 相对位置编码（改进方案）

  • 编码词与词之间的相对距离（如相邻词、间隔3个词）。
  • 代表工作：Transformer-XL、T5。

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四、Decoder的预测与训练差异

训练阶段（Teacher Forcing）

• 输入：完整目标序列（右移一位，如<START> 我 爱 AI）。
• 输出：预测序列（我 爱 AI <END>）。
• 并行计算：所有位置同时预测，使用掩码遮挡未来信息。

推理阶段（自回归生成）

• 逐步预测：每次生成一个词，将其作为下一时间步的输入。
• 缓存优化：为加速推理，可缓存已计算的Key/Value向量（如GPT的KV Cache）。

掩码实现关键代码

def generate_mask(seq_len):mask = torch.triu(torch.ones(seq_len, seq_len), diagonal=1)mask = mask.masked_fill(mask == 1, float('-inf'))return mask  # 下三角为0，上三角为-inf

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五、Q/K/V的来源与角色

场景	Q来源	K/V来源	功能描述
Encoder自注意力	输入词嵌入	输入词嵌入	捕捉输入内部依赖关系
Decoder自注意力	解码器输入	解码器输入	建模输出序列内部结构
Encoder-Decoder交互	解码器中间输出	Encoder最终输出	对齐源语言与目标语言

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六、多层Transformer架构

Encoder堆叠结构

• 核心组件
  • 多头自注意力 → 残差连接 + 层归一化 → 前馈网络（FFN） → 残差连接 + 层归一化。
• 层级功能
  • 底层：捕捉局部特征（如词性、短语结构）。
  • 高层：建模全局语义（如指代消解、逻辑关系）。

Decoder堆叠结构

• 核心组件
  • 掩码多头自注意力 → Encoder-Decoder注意力 → 前馈网络（均含残差连接）。
• Memory传递
  • 所有Decoder层共享同一组Encoder输出（Memory），确保信息一致性。

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七、Transformer中的两类掩码

1. 注意力掩码（Decoder专用）

• 功能：阻止模型访问未来信息。
• 实现：生成上三角矩阵，softmax前将未来位置设为负无穷。

2. Padding掩码（通用）

• 功能：忽略填充符<PAD>的影响。
• 实现：将填充位置对应的注意力权重置零。

# 计算注意力权重时应用掩码
attention_scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-1, -2)) / sqrt(d_k)
attention_scores += mask  # 叠加两种掩码
attention_weights = F.softmax(attention_scores, dim=-1)

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八、残差连接（Residual Connection）

问题背景

• 深层神经网络中，梯度反向传播时可能逐层衰减（梯度消失）。

残差连接设计

1. 公式
   $$x_{out}=\text{Layer}(x_{in})+x_{in}$$

2. 作用

   • 梯度直传：允许梯度跳过某些层直接回传，缓解梯度消失。
   • 稳定训练：即使深层网络也能有效更新参数。

3. Transformer中的应用

   • 每个子层（自注意力、FFN）后均添加残差连接。
   • 配合层归一化（LayerNorm）使用，加速收敛。