自注意力机制：从Self Attention到Transformer的理解

在【人工智能学习】【十六】中，主要探讨了Self Attention和Transformer这两种关键的深度学习概念，尤其是在自然语言处理(NLP)领域的应用。Self Attention机制是一种注意力机制的变体，它在编码器(Encoder)内部引入了自我关联，使得模型能够理解输入文本中不同词或子句之间的内在关系。在传统的注意力机制中，Decoder通过与Encoder的输出进行注意力计算来关注输入的特定部分，而Self Attention则让每个位置的词都能同时与所有其他位置的词进行交互，强化了句子内部的信息传递。 在Transformer模型中，Self Attention的核心在于计算query(q), key(k), 和 value(v)之间的相似度。首先，通过线性变换将输入映射到这三个不同的表示空间，然后进行内积运算并归一化，形成注意力分数（a_{1,i}=q^1·k^i/√d）。这样做的目的是为了确保注意力分数不会受到维度大小的影响，并强调那些匹配度高的元素。 Self Attention的一个显著优势是它可以并行计算，不像传统的RNN那样受限于序列的顺序。这意味着在实际实现时，Self Attention层可以提高模型的计算效率，特别是在大规模文本处理时。在序列到序列(Sequence-to-Sequence, Seq2Seq)模型中，特别是那些用RNN的地方，Self Attention提供了一种更为高效且效果更好的替代方案，因为它能更好地捕捉全局上下文信息。 Self Attention是Transformer架构的核心组成部分，它不仅增强了模型对文本内部结构的理解，而且通过并行计算机制优化了计算效率，对于理解和生成复杂的语言结构具有重要意义。在深入学习人工智能特别是NLP任务时，理解并掌握Self Attention的原理和应用是至关重要的。