机器翻译：注意力机制与Seq2seq-Transformer详解

本任务主要探讨的是机器翻译（Machine Translation）中的注意力机制在Seq2seq（Sequence-to-Sequence）模型，尤其是Transformer架构中的应用。首先，我们从数据集形式开始，强调了序列预处理的重要性，其中涉及到对输入序列进行padding操作，确保所有序列在处理时具有相同的长度（valid length），以适应模型的输入要求。函数`pad`用于实现这一目标，如果序列过长，则截断，否则添加padding token。 Seq2seq模型的核心是Encoder-Decoder结构，其中Encoder负责将输入序列编码成语义编码（context vector），而Decoder则基于这个编码进行解码生成输出。在训练阶段，通常采用多次前向传播的方式进行自回归预测。然而，单纯依靠RNN的Seq2Seq模型在处理长序列时存在梯度消失问题，使得编码难以保持完整的信息，这就引出了注意力机制的引入。 注意力机制的核心在于解决模型在解码过程中不同输出词对输入词的依赖不均衡问题。它允许Decoder根据当前输出词的上下文动态地“关注”输入序列的不同部分。具体来说，注意力机制包括以下几个关键组成部分： 1. Query（查询）：Decoder在每个时间步生成的隐藏状态作为查询，表示它想要获取输入序列的哪些信息。 2. Key（键）和Value（值）：这些是输入序列中对应位置的表示，Key用于计算查询与序列中各个位置的相关性，而Value则存储了对应位置的具体信息。 3. Attention Weights（注意力权重）：通过计算Query与Key的相似度（如用余弦相似度或点积），得到每个输入位置的权重，表示该位置对当前输出的贡献程度。 4. 贪心搜索、穷举搜索和束搜索：在模型测试阶段，有几种生成策略可以选择。贪心搜索简单直观，但可能导致较差的结果；穷举搜索虽然能保证找到全局最优解，但计算成本极高；而束搜索（如维特比算法）结合了效率和一定程度的准确性，通过限制搜索空间（束宽）来平衡二者。 注意力机制的引入显著提高了机器翻译的性能，尤其是在Transformer模型中，由于其自注意力机制和多头注意力设计，能够更好地捕捉输入序列之间的复杂依赖关系，从而实现更准确和流畅的翻译。总结来说，本任务重点关注了注意力机制在解决机器翻译问题中的关键作用，以及如何与Seq2seq和Transformer框架相结合，提高翻译质量和效率。