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在現代自然語言處理（NLP）領域，Transformer 模型的出現帶來了革命性的變化。它極大地提升了語言模型的效能和效率，而自注意力機制是其中的核心元件。
今個兒我們將透過五個階段，逐步深入講解自注意力機制，幫助大俠一窺其原理和應用，成功實現變身（裝 X ）
第一階段：自注意力機制基礎
在處理語言和文字時，我們經常需要理解一個句子中的單詞是如何相互關聯的。例如，在句子“貓追著老鼠跑”中，我們需要知道“貓”是追的主體，“老鼠”是被追的物件。傳統的方法在理解這些關係時有一些困難，特別是當句子變得很長時。自注意力機制是一種新的方法，可以更好地理解句子中單詞之間的關係，無論句子有多長。
自注意力機制的核心思想是：每個單詞都能“注意到”句子中的其他單詞，並根據這些單詞來調整自己。這有點像我們在讀一篇文章時，會注意到一些關鍵的詞句來幫助我們理解文章的整體意思。
第二階段：自注意力機制的工作原理
在自注意力機制中，每個單詞會看向句子中的其他單詞，並計算一個注意力得分。這些得分表示每個單詞對其他單詞的關注程度。這個過程可以理解為每個單詞都在問自己：“我應該關注哪些單詞？”
計算注意力得分
以句子“我喜歡吃蘋果”為例：
- “我”計算它對“喜歡”、“吃”和“蘋果”的注意力得分。
- 每個單詞的得分會被轉換成一個機率，表示它在句子中有多重要。
注意力得分會被一種叫做 softmax 的方法轉換成機率。這種方法確保所有的得分加起來等於 1，這樣我們就可以知道每個單詞的重要性。例如：
- “我”可能對“喜歡”的關注度是 0.4，對“吃”的關注度是 0.3，對“蘋果”的關注度是 0.3。
- 這些得分表示“我”最關注的是“喜歡”，其次是“吃”和“蘋果”。
生成新表示
每個單詞會根據這些機率得分，重新組合句子中的資訊，生成新的表示。這就像我們在閱讀一篇文章時，會根據每句話的重要性來總結文章的核心內容。
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第三階段：查詢、鍵和值
在自注意力機制中，每個單詞都被表示為三個向量：查詢（Query）、鍵（Key）和值（Value）。這些向量幫助我們計算注意力得分，並生成新的單詞表示。
查詢（Query）
查詢向量表示我們希望瞭解的單詞。每個單詞都有一個查詢向量，用於計算它與其他單詞的關係。
鍵（Key）
鍵向量表示句子中每個單詞的特徵。查詢向量會與鍵向量進行對比，計算出注意力得分。
值（Value）
值向量表示句子中每個單詞的具體內容。注意力得分會作用於值向量，以生成新的單詞表示。
示例
以句子“我喜歡吃蘋果”為例：
- “我”的查詢向量會與“喜歡”、“吃”和“蘋果”的鍵向量進行對比，計算出它們的注意力得分。
- 這些得分會用於加權“喜歡”、“吃”和“蘋果”的值向量，生成“我”的新表示。
多頭注意力機制
為了更好地捕捉句子中不同方面的資訊，Transformer 引入了多頭注意力機制。這個機制允許我們並行地計算多組查詢、鍵和值向量，捕捉不同的關係。
多頭注意力機制的步驟
- 分組：將查詢、鍵和值向量分成多組，每組稱為一個“頭”。
- 獨立計算：每個頭獨立計算注意力得分，並生成新的表示。
- 拼接與變換：將所有頭的結果拼接起來，並透過一個線性變換生成最終的輸出。
例子
假設我們有兩個頭：
- 第一頭可能主要關注“我”和“喜歡”的關係。
- 第二頭可能主要關注“吃”和“蘋果”的關係。透過這種方式，多頭注意力機制可以更全面地理解句子中的不同關係。
第四階段：殘差連線和層歸一化
殘差連線（Residual Connection）
殘差連線是一種技術，它透過在網路層之間新增直接的跳躍連線，幫助緩解深度神經網路中的梯度消失問題。
原理
在每一層的輸出中，我們會新增上這一層的輸入。這可以用公式表示為：
其中，Layer(𝑥) 表示這一層的計算結果，𝑥 是輸入。
優點
- 緩解梯度消失問題：殘差連線允許梯度直接透過跳躍連線傳播，從而保持梯度不至於消失。
- 更快的訓練速度：殘差連線使得網路更容易訓練，減少了訓練時間。
示例
假設我們有一個句子“我喜歡吃蘋果”，經過一層自注意力機制處理後，我們會將這一層的輸出與原始輸入相加，生成新的表示。這使得資訊更好地在網路中傳播。
層歸一化（Layer Normalization）
層歸一化是一種技術，它透過對每一層的輸出進行歸一化處理，幫助加速訓練和提高模型穩定性。
原理
層歸一化會對每一層的輸出進行歸一化處理，使得輸出的均值為 0，方差為 1。這可以用公式表示為：
優點
- 提高訓練速度：層歸一化使得網路層的輸出更為穩定，加快了訓練速度。
- 提高模型穩定性：透過歸一化處理，減少了網路層之間的數值波動，提高了模型的穩定性。
示例
在每一層的輸出經過殘差連線後，我們會對結果進行層歸一化處理，使得輸出更加穩定。例如，在句子“我喜歡吃蘋果”中，每一層的輸出經過層歸一化處理後，可以更好地進行下一層的計算。
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第五階段：實際應用與高階最佳化
自注意力機制的實現
基本實現步驟
- 輸入處理：將輸入文字轉換為向量表示，可以使用詞嵌入（word embedding）技術。
- 計算查詢、鍵和值：根據輸入向量，計算每個單詞的查詢、鍵和值向量。
- 計算注意力得分：使用查詢和鍵向量計算注意力得分，並透過 softmax 轉換成機率。
- 加權求和：根據注意力得分，對值向量進行加權求和，生成新的表示。
- 多頭注意力機制：平行計算多組查詢、鍵和值向量，並將結果拼接起來。
- 殘差連線和層歸一化：在每一層的輸出後，新增殘差連線並進行層歸一化處理。
程式碼示例
以下是一個簡化的自注意力機制的實現示例：
import torch
import torch.nn.functional as F
class SelfAttention(torch.nn.Module):
def __init__(self, embed_size, heads):
super(SelfAttention, self).__init__()
self.embed_size = embed_size
self.heads = heads
self.head_dim = embed_size // heads
assert self.head_dim * heads == embed_size, "Embedding size needs to be divisible by heads"
self.values = torch.nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, bias=False)
self.keys = torch.nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, bias=False)
self.queries = torch.nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, bias=False)
self.fc_out = torch.nn.Linear(heads * self.head_dim, embed_size)
def forward(self, values, keys, query, mask):
N = query.shape[0]
value_len, key_len, query_len = values.shape[1], keys.shape[1], query.shape[1]
values = values.reshape(N, value_len, self.heads, self.head_dim)
keys = keys.reshape(N, key_len, self.heads, self.head_dim)
queries = query.reshape(N, query_len, self.heads, self.head_dim)
energy = torch.einsum("nqhd,nkhd->nhqk", [queries, keys])
if mask is not None:
energy = energy.masked_fill(mask == 0, float("-1e20"))
attention = torch.nn.functional.softmax(energy / (self.embed_size ** (1 / 2
)), dim=3)
out = torch.einsum("nhql,nlhd->nqhd", [attention, values]).reshape(N, query_len, self.heads * self.head_dim)
out = self.fc_out(out)
return out
最佳化技巧
使用預訓練模型
在實際應用中，可以使用預訓練的 Transformer 模型，如 BERT、GPT 等，這些模型已經在大規模資料上進行過訓練，能夠大幅提升效能。
微調（Fine-tuning）
在特定任務上對預訓練模型進行微調，即在預訓練模型的基礎上，使用少量的任務特定資料進行訓練，以適應具體的應用場景。
正則化技術
為了防止模型過擬合，可以使用正則化技術，如 Dropout、權重衰減等。
實際應用案例
自然語言處理
自注意力機制廣泛應用於自然語言處理任務，如機器翻譯、文字生成、情感分析等。例如，Google 的翻譯系統使用 Transformer 模型進行高效的翻譯。
影像處理
自注意力機制也被應用於影像處理任務，如影像分類、目標檢測等。Vision Transformer（ViT）是將 Transformer 應用於影像處理的成功案例。
[ 抱個拳，總個結 ]
在第五階段中，我們探討了自注意力機制在實際應用中的實現步驟，提供了程式碼示例，並介紹了一些高階最佳化技巧和實際應用案例。透過這些內容，大俠可以一窺 Transformer 的核心 - 自注意力機制的實際應用和最佳化方法。
至此，五個階段的學習已經完成，希望這能幫助你全面理解自注意力機制，並在實際專案中成功應用。
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[ 演算法金，碎碎念 ]
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