cross attention详解

Cross attention是一种注意力机制，用于在两个不同的输入序列之间建立联系。它是Transformer模型中用于计算编码器和解码器之间交互的关键部分。

在Transformer模型中，编码器和解码器都由多层自注意力层组成。在自注意力中，每个输入序列中的每个位置都会被赋予一个权重，该权重表示该位置与其他位置的相关性。这些权重由一个注意力函数计算得出。

Cross attention则是将另一个输入序列引入注意力计算中。具体来说，对于解码器中的每个位置，Cross attention会计算该位置与编码器中所有位置之间的相关性，并根据这些相关性为每个编码器位置分配一个权重。这些权重被用于计算加权和，以便为解码器提供编码器状态的信息。

总之，Cross attention可以帮助解码器利用编码器的信息来更好地生成输出序列。在自然语言处理任务中，Cross attention被广泛应用于机器翻译，文本摘要和对话生成等任务中。