
一文彻底搞懂深度学习:注意力机制(Attention Mechanism)
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在深度学习中,注意力机制模仿了人类在处理信息时的选择性关注能力,允许模型在处理输入数据时动态地调整其注意力权重,从而突出重要信息并忽略不重要的信息。
注意力机制通过计算查询向量(Query)、键向量(Key)之间的相似度来确定注意力权重,然后对值向量(Value)进行加权求和,得到最终的输出。
一、注意力机制
1、什么是注意力机制(Attention Mechanism)?
注意力机制是一种允许模型在处理信息时专注于关键部分,忽略不相关信息,从而提高处理效率和准确性的机制。它模仿了人类视觉处理信息时选择性关注的特点。
当人类的视觉机制识别一个场景时,通常不会全面扫描整个场景,而是根据兴趣或需求集中关注特定的部分,如在这张图中,我们首先会注意到动物的脸部,正如注意力图所示,颜色更深的区域通常是我们最先注意到的部分,从而初步判断这可能是一只狼。
2、注意力机制解决了什么问题?
在传统的序列处理模型中,如循环神经网络(RNN)和长短时记忆网络(LSTM),捕捉长距离依赖关系是一个难题。因为随着序列长度的增加,模型很容易丢失早期输入的信息。
注意力机制允许模型在序列的不同位置之间建立直接联系,无论这些位置相距多远,都能够有效地捕捉到它们之间的依赖关系。
二、注意力分数
1、注意力分数是什么?
注意力分数用来量化注意力机制中某一部分信息被关注的程度,反映了信息在注意力机制中的重要性。在注意力机制中,模型会根据注意力分数来决定对不同输入信息的关注程度。
2、如何计算注意力分数?
在注意力机制中,Q(Query)、K(Key)、V(Value)通过映射矩阵得到相应的向量,通过计算Q与K的点积相似度并经过softmax归一化得到权重,最后使用这些权重对V进行加权求和得到输出。
3、Q、K、V计算过程是什么?
对于输入序列的每个单词,通过计算其Query与所有单词Key的点积得到注意力分数,经Softmax归一化后得到注意力权重,再用这些权重对Value向量进行加权求和,以得到包含丰富上下文信息的新单词表示。
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生成Q、K、V向量:对于输入序列中的每个单词,都会生成对应的Query(查询)、Key(键)和Value(值)向量。这些向量通常是通过将单词的嵌入向量(Embedding Vector)输入到一个线性变换层得到的。
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计算Q、K的点积(注意力分数):计算Query向量与序列中所有单词的Key向量之间的点积,得到一个分数。这个分数反映了Query向量与每个Key向量之间的相似度,即每个单词与当前位置单词的关联程度。
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Softmax函数归一化(注意力权重):这些分数会经过一个Softmax函数进行归一化,得到每个单词的注意力权重。这些权重表示了在理解当前单词时,应该给予序列中其他单词多大的关注。
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注意力权重加权求和(加权和向量):这些注意力权重与对应的Value向量进行加权求和,得到一个加权和向量。这个加权和向量会被用作当前单词的新表示,包含了更丰富的上下文信息。
三、最后分享
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破,正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口,掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。
学习AI大模型是一个系统的过程,需要从基础开始,逐步深入到更高级的技术。
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