transformer中cross attention的输入是什么

Transformer中的cross attention输入包括三个部分：query、key和value。其中，query表示当前时间步的输入，key和value表示Transformer中前一层的输出。在decoder端，cross attention还会加上一个mask矩阵，用于遮挡解码器中未来的token，防止信息泄露。具体来说，把query、key、value和mask分别表示为$Q\in\mathbb{R}^{l_q\times d_k}$、$K\in\mathbb{R}^{l_k\times d_k}$、$V\in\mathbb{R}^{l_k\times d_v}$和$M\in\mathbb{R}^{l_q\times l_k}$，其中$d_k$、$d_v$分别表示key和value的维度，$l_q$、$l_k$分别表示query和key的长度。则cross attention的输出为：

$$\text{Attention}(Q,K,V,M)=\text{softmax}(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}+M) V$$

其中，$QK^T$表示query和key的乘积，$\frac{1}{\sqrt{d_k}}$是一个缩放因子，用于避免点积过大或过小，从而影响梯度下降的效果。softmax函数将$QK^T$的每个元素转化为一个权重值，用于加权求和value。mask矩阵$M$则用于遮挡不应该被注意到的部分，如在解码器端，用于遮挡未来的token。

相关问题

cross attention transformer

交叉注意力变换器（Cross-Attention Transformer）是一种变换器模型的扩展，用于在自然语言处理任务中处理跨序列的关系。在传统的自注意力变换器（Self-Attention Transformer）中，每个序列中的位置只与该序列内的其他位置相关，而交叉注意力变换器允许不同序列之间的交互。

在交叉注意力变换器中，有两个输入序列A和B。对于输入序列A中的每个位置，模型会通过计算其与序列B中每个位置的注意力分数来获取跨序列的信息。这样，模型可以根据输入序列B中的相关信息对输入序列A进行编码，并将这些信息融合到后续的计算中。

交叉注意力变换器在机器翻译、文本对齐和问答等任务中得到了广泛应用。它可以帮助模型捕捉输入序列之间的语义和语法关系，从而提高模型在复杂任务上的性能。

什么是cross attention

Cross Attention指的是在Transformer模型中，通过在不同的输入序列之间进行注意力机制的计算来产生新的输出序列。具体来说，对于一个Transformer模型，它通常包含多个Encoder和一个Decoder。Encoder将输入序列映射到一系列隐藏状态，而Decoder则使用这些隐藏状态和上一个时间步的输出来生成下一个时间步的预测。

在Cross Attention中，Decoder的输入序列来自于前一个时间步的输出，而Encoder的输入序列来自于源语言的句子。Decoder使用注意力机制来计算与Encoder输入序列的“匹配度”，然后根据这些“匹配度”对Encoder的隐藏状态进行加权，得到一个新的向量表示。这个向量表示被用作Decoder的输入，从而产生新的输出序列。

Cross Attention的主要作用是在翻译、文本生成等任务中，帮助模型学习源语言和目标语言之间的语义关系，从而提高模型的翻译/生成能力。