一 起因

上一篇推文<一步步解析ChatGPT：RNN模型>我們介紹了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），但是這個(gè)網(wǎng)絡(luò)會(huì)面臨一些問題，比如在處理長(zhǎng)序列的時(shí)候，RNN可能面臨梯度消失或梯度爆炸等問題。多頭注意力機(jī)制的引入為解決這些問題提供了一個(gè)有效的改良方法。多頭注意力機(jī)制能夠并行地處理不同位置的信息，從而更好地捕捉全局上的語義關(guān)聯(lián)，避免了在長(zhǎng)序列中的梯度傳遞問題。通過多頭注意力的組合，模型可以更加全面地理解序列中的關(guān)系，從而在某些任務(wù)上取得更好的性能。

那么，接下來，開啟我們的ChatGPT的多頭注意力之旅吧。

二?正文2.1?多頭注意力機(jī)制的通俗易懂解讀

在我們處理文本或其他序列數(shù)據(jù)時(shí)，不同的詞或位置之間可能存在復(fù)雜的關(guān)聯(lián)性。如果想RNN那樣計(jì)算，我們?cè)倜媾R長(zhǎng)序列的時(shí)候就面臨梯度爆炸。因此，多頭注意力機(jī)制的原理是通過引入多個(gè)注意力頭（就像多個(gè)關(guān)注點(diǎn)）來同時(shí)學(xué)習(xí)不同類型的關(guān)聯(lián)性。每個(gè)注意力頭都可以專注于捕捉一種關(guān)聯(lián)，比如語法結(jié)構(gòu)、詞義等，從而使模型能夠更全面地理解輸入信息。

多頭注意力的優(yōu)勢(shì)在于它通過并行處理多個(gè)注意力頭時(shí)能夠捕捉到更豐富的語義信息（也就是理解自然語言），使模型在理解文本時(shí)更加靈活和準(zhǔn)確。通過使用多個(gè)頭，模型可以同時(shí)學(xué)習(xí)處理不同種類的語義信息，然后將這些信息進(jìn)行整合，得到更全面的表示。

舉個(gè)例子來說，假設(shè)我們有一個(gè)句子：“貓喜歡吃魚”。使用多頭注意力，模型可以通過不同的頭同時(shí)關(guān)注“貓”和“魚”之間的語法關(guān)系（例如主語和謂語關(guān)系）、它們的詞義以及它們?cè)谡麄€(gè)句子中的位置關(guān)系。通過這樣的處理，模型可以更好地理解這個(gè)句子的含義，因?yàn)槊總€(gè)頭都在專注于一種特定的關(guān)聯(lián)性。

2.2?多頭注意機(jī)制的步驟解析

多頭注意力機(jī)制的步驟如下：

輸入：我們有三組向量，即查詢（Q）、鍵（K）和值（V）。它們分別用來表示待處理序列中的不同位置或詞的特征。

權(quán)重計(jì)算：對(duì)于每個(gè)注意力頭，我們通過計(jì)算查詢和鍵之間的相似度得分，從而將得分進(jìn)行縮放（例如除以一個(gè)較小的數(shù)值，如根號(hào)下特征維度），以防止數(shù)值過大。接下來，借助softmax函數(shù)將得分轉(zhuǎn)換為注意力權(quán)重，使得所有權(quán)重在[0, 1]的范圍內(nèi)且和為1。

加權(quán)平均：使用注意力權(quán)重對(duì)值進(jìn)行加權(quán)平均，進(jìn)一步得到各個(gè)位置或詞的輸出。

多頭合并：將所有注意力頭的輸出進(jìn)行拼接，得到最終的多頭注意力輸出。

關(guān)聯(lián)ChatGPT:?通過最終的多頭注意力輸出，實(shí)際上我們就可以更好的理解這句話的含義，至少?gòu)臋C(jī)器的角度，最后，再與預(yù)訓(xùn)練后的大型語料庫進(jìn)行查找，我們就可以查找到這句話對(duì)應(yīng)的回答（當(dāng)然，實(shí)際過程會(huì)復(fù)雜的多，但是我們已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了第一步，對(duì)句子含義的理解）2.2?多頭注意機(jī)制的代碼解析和可視化

首先，show you?the code

隨后，我們對(duì)結(jié)果進(jìn)行可視化

最后，通過將這4個(gè)多注意頭的權(quán)重值相加，即可得到我們的最終輸出，即針對(duì)查詢，我們計(jì)算出這個(gè)查詢的機(jī)器理解，從而與相應(yīng)的訓(xùn)練后的大型語料庫進(jìn)行理解，從而得出我們用于回答的句子
詳細(xì)的論文是2017年發(fā)表在arxiv的預(yù)印本：Attention Is All You Need。大家可以去看一下。

三 慣例小結(jié)

當(dāng)然，現(xiàn)實(shí)中RNN算法遠(yuǎn)遠(yuǎn)不是這么簡(jiǎn)單的，存在許多優(yōu)化的過程，從而最大程度的學(xué)習(xí)到序列生成的規(guī)律。但是其底層邏輯就是按時(shí)間序列對(duì)下一次所有元素進(jìn)行概率預(yù)測(cè)，從而確定下一個(gè)最應(yīng)該出現(xiàn)的元素。這種記憶和上下文感知的能力使得 RNN 在處理序列數(shù)據(jù)時(shí)非常有用，可以應(yīng)用于自然語言處理、時(shí)間序列分析、生成文本等任務(wù)。

四 公眾號(hào)其他資源（方便讀者使用）

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五 封面圖

周末，適合詩和遠(yuǎn)方