三種Transformer模型中的注意力機制介紹及Pytorch實現:從自注意力到因果自注意力

deephub發表於2024-10-13

本文深入探討Transformer模型中三種關鍵的注意力機制:自注意力、交叉注意力和因果自注意力。這些機制是GPT-4、Llama等大型語言模型(LLMs)的核心元件。透過理解這些注意力機制,我們可以更好地把握這些模型的工作原理和應用潛力。

我們不僅會討論理論概念,還將使用Python和PyTorch從零開始實現這些注意力機制。透過實際編碼,我們可以更深入地理解這些機制的內部工作原理。

文章目錄

  1. 自注意力機制- 理論基礎- PyTorch實現- 多頭注意力擴充套件
  2. 交叉注意力機制- 概念介紹- 與自注意力的區別- PyTorch實現
  3. 因果自注意力機制- 在語言模型中的應用- 實現細節- 最佳化技巧

透過這種結構,我們將逐步深入每種注意力機制從理論到實踐提供全面的理解。讓我們首先從自注意力機制開始,這是Transformer架構的基礎元件。

自注意力概述

自注意力機制自2017年在開創性論文《Attention Is All You Need》中被提出以來,已成為最先進深度學習模型的核心,尤其是在自然語言處理(NLP)領域。考慮到其廣泛應用,深入理解自注意力的運作機制變得尤為重要。

圖1:原始Transformer架構

在深度學習中,"注意力"概念的引入最初是為了改進遞迴神經網路(RNNs)處理長序列或句子的能力。例如,在機器翻譯任務中,逐字翻譯通常無法捕捉語言的複雜語法和表達方式,導致翻譯質量低下。

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