transformer中缩放点积注意力,为什么要在soft Max之前进行缩放
时间: 2023-11-17 18:36:45 浏览: 63
在Transformer的注意力机制中,缩放点积注意力机制的目的是为了避免随着维度的增加,点积的值会变得非常大,从而导致softmax函数的输入值过大,使得梯度爆炸或者梯度消失。因此,对于每个点积注意力的计算结果,都要除以一个与注意力矩阵的维度有关的数,即注意力矩阵的列数的根号。这个操作可以使得点积的值变得更加稳定,从而保证softmax函数的输入值在一个合理的范围内,防止梯度的爆炸或者消失。因此,在进行softmax之前进行缩放是非常重要的。
相关问题
transformer中的缩放点积
在Transformer中,缩放点积注意力机制是用来计算每个位置的上下文表示的一种方法。它是由一个查询向量和一组键值对组成的。
在计算注意力得分时,使用了点积操作来衡量查询向量和键的相似度。为了缩放点积的数值范围,我们需要除以维度的算术平方根。这样做的目的是为了避免点积的结果过大或过小,从而影响模型的稳定性和训练效果。
具体来说,对于一个查询向量Q和一组键值对K和V,缩放点积注意力的计算过程如下:
1. 首先,计算注意力得分,通过将查询向量Q与每个键K进行点积操作,并除以维度的算术平方根得到注意力得分。
2. 然后,将注意力得分经过softmax函数进行归一化,得到注意力权重。
3. 最后,将注意力权重与每个值V进行加权求和,得到最终的上下文表示。
这种缩放点积注意力机制在Transformer中被广泛应用,它能够捕捉到不同位置之间的依赖关系,并为模型提供有关输入序列的全局信息。
总结起来,缩放点积注意力机制是Transformer中用来计算注意力得分的一种方法,它通过缩放点积的数值范围来提高模型的稳定性和训练效果。
transformer模型中多头注意力机制中头数为什么是8呢
在Transformer模型的多头注意力机制中,头数8是一种经验性的选择。实际上,头数的选择可以是任意的,但是经过实验发现,头数为8时,模型的性能通常会更好。
这是因为头数越多,模型就可以从更多的角度去关注输入序列中的不同部分,从而提高了模型的表达能力。但是,头数过多也会导致模型的计算复杂度变高,训练时间变长,因此头数的选择需要在计算资源和模型表现之间进行平衡。
在实际应用中,头数的选择也可以根据具体问题进行调整。例如,当输入序列较短时,可以考虑减少头数,以降低模型的计算复杂度;而当输入序列较长时,则可以考虑增加头数,以提高模型的表达能力。