注意力头数和注意力层数的区别？什么是子空间？

注意力头数（Attention Heads）和注意力层数（Attention Layers）是Transformer模型中两个不同的超参数。

注意力头数指的是在每个注意力机制中，模型会学习多少个不同的子空间。每个子空间都会捕捉输入序列中不同的关系，最终模型会将每个子空间的信息合并在一起，得到一个更全面的表示。较大的注意力头数可以提高模型的表现力，但也会增加模型的计算复杂度。

注意力层数指的是模型中堆叠的注意力层的数量。每个注意力层由多个注意力头构成，每个注意力头都会输出一个加权向量，再经过多头注意力机制的处理后得到最终输出。较深的注意力层数可以提高模型的表现力，但也会增加模型的训练难度和计算复杂度。

子空间是指在每个注意力头中，模型会学习一个不同的特征表示。通过学习不同的子空间，模型可以更好地捕捉输入序列中不同的关系。每个子空间可以看作是一个特定方向上的编码，通过堆叠不同的子空间，模型可以获得更全面的表示。

相关问题

什么是注意力头数？是注意力层数的意思吗

注意力头数（Attention Heads）是指在Transformer模型中，每个注意力机制所使用的子空间的数量。在每个注意力头中，模型可以学习不同的特征表示，从而更好地捕捉输入序列中的不同关系。

举个例子，如果有 8 个注意力头，那么在每个注意力头中，模型会学习一个不同的子空间，每个子空间都会捕捉输入序列中不同的关系。最终，模型将会将每个子空间的信息合并在一起，得到一个更全面的表示。

注意力头数和注意力层数是不同的概念。注意力头数指的是每个注意力机制所使用的子空间的数量，而注意力层数指的是模型中堆叠的注意力层的数量。

自注意力机制和多头注意力机制

### 自注意力机制与多头注意力机制

#### 自注意力机制概述

自注意力机制是一种允许模型在不同位置上关联输入序列的不同部分的方法[^2]。该方法能够捕捉到句子内部词语之间的依赖关系，无论这些词相距有多远。

对于给定的一个输入序列 \(X\) ，其长度为 \(n\) 。在这个框架下，每一个时间步上的隐藏状态不仅取决于当前时刻的输入，还与其他所有时间步的状态有关联。具体来说，通过计算查询向量（Query）、键向量（Key）以及值向量（Value），来自同一序列的不同位置的信息得以交互并加权求和得到最终表示：

\[ \text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V \]

其中 \(d_k\) 是 Key 的维度大小，用来缩放点积以防止梯度消失或爆炸问题。

#### 多头注意力机制详解

为了进一步增强表达能力，引入了多头注意力机制[^1]。这一设计使得模型可以在不同的子空间内独立地执行多次注意力操作，从而捕获更加丰富的语义信息。每个“头”都对应一组参数矩阵 \(W_Q^{(i)}, W_K^{(i)}, W_V^{(i)}\) 来转换原始特征向量形成新的 Query、Key 和 Value 向量集合:

import torch.nn as nn

class MultiHeadedAttention(nn.Module):
    def __init__(self, h, d_model, dropout=0.1):
        super(MultiHeadedAttention, self).__init__()
        assert d_model % h == 0
        
        # We assume d_v always equals d_k
        self.d_k = d_model // h
        self.h = h
        self.linears = clones(nn.Linear(d_model, d_model), 4)
        self.attn = None
        self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)

    def forward(self, query, key, value, mask=None):
        ...

这里 `h` 表示有多少个平行运行的关注头数；`d_model` 则代表总的模型尺寸。经过线性变换后的 QKV 被分割成多个片段分别送入各个头部进行处理后再拼接起来作为输出的一部分。

最后，所有的头产生的结果会被连接在一起并通过另一个全连接层映射回原来的维度，以便后续层继续使用。