什么是cross attention

Cross attention是一种注意力机制，它在Transformer模型中被广泛应用。它允许模型在处理一个序列时，同时考虑另一个相关序列的信息。具体来说，对于一个输入序列，Cross attention通过计算该序列与另一个序列（比如上下文）之间的相似度，来确定在处理当前位置时，需要关注上下文中的哪些位置，以此来提高模型的表现。在自然语言处理任务中，Cross attention通常被用于实现机器翻译、文本摘要、对话生成等任务。

相关问题

cross attention是什么

Cross Attention是指在Transformer模型中，对于编码器和解码器中的每个位置，计算注意力得分时使用的不仅是该位置自身的信息，还包括另一个模型中的信息。这种注意力机制可以帮助模型更好地捕捉输入与输出之间的相关性。

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。