在大語言模型中，注意力機(jī)制（Attention Mechanism）用于捕獲輸入序列中不同標(biāo)記（token）之間的關(guān)系和依賴性。這種機(jī)制可以動(dòng)態(tài)地調(diào)整每個(gè)標(biāo)記對(duì)當(dāng)前處理任務(wù)的重要性，從而提高模型的性能。具體來說，注意力機(jī)制通過計(jì)算注意力權(quán)重來捕獲標(biāo)記強(qiáng)度。以下是一個(gè)簡要的解釋：

一、注意力機(jī)制的核心概念

注意力機(jī)制主要包括三個(gè)矩陣：查詢（Query）、鍵（Key）和值（Value）。

查詢（Q）：表示當(dāng)前標(biāo)記在某一層的表示。

鍵（K）：表示其他所有標(biāo)記在某一層的表示。

值（V）：表示其他所有標(biāo)記在同一層的表示。

二、計(jì)算注意力權(quán)重

注意力權(quán)重用于衡量每個(gè)標(biāo)記對(duì)當(dāng)前查詢標(biāo)記的重要性。計(jì)算注意力權(quán)重的步驟如下：

1、點(diǎn)積計(jì)算：首先計(jì)算查詢和鍵的點(diǎn)積，衡量查詢與每個(gè)鍵的相似度。

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2、縮放（Scaling）：為了避免點(diǎn)積值過大，通常會(huì)將點(diǎn)積結(jié)果除以一個(gè)縮放因子，通常是鍵向量的維度的平方根。

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3、Softmax：將縮放后的分?jǐn)?shù)通過Softmax函數(shù)轉(zhuǎn)換為概率分布，即注意力權(quán)重。

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三、計(jì)算加權(quán)和

用計(jì)算出的注意力權(quán)重對(duì)值進(jìn)行加權(quán)求和，得到最終的輸出。

四、多頭注意力

為了捕捉不同子空間的特征，通常使用多頭注意力機(jī)制（Multi-Head Attention）。它通過多個(gè)獨(dú)立的注意力頭進(jìn)行計(jì)算，然后將結(jié)果拼接起來，再通過線性變換得到最終輸出。

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 每個(gè)頭的計(jì)算方法與上述相同，但使用不同的權(quán)重矩陣。

五、自注意力（Self-Attention）

在自注意力機(jī)制中，查詢、鍵和值都是同一組標(biāo)記的表示。即，對(duì)于每個(gè)標(biāo)記，計(jì)算其對(duì)所有其他標(biāo)記（包括其自身）的注意力權(quán)重。這使得模型能夠捕捉到序列中不同標(biāo)記之間的依賴關(guān)系。

六、應(yīng)用

在大語言模型中，注意力機(jī)制通過上述步驟在每一層中動(dòng)態(tài)調(diào)整每個(gè)標(biāo)記的重要性，從而捕捉上下文中的長距離依賴關(guān)系。注意力權(quán)重的大小反映了模型認(rèn)為每個(gè)標(biāo)記對(duì)當(dāng)前任務(wù)的重要性，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)標(biāo)記強(qiáng)度的捕捉。

總結(jié)

通過注意力機(jī)制，特別是自注意力機(jī)制，語言模型可以有效地捕捉輸入序列中不同標(biāo)記之間的依賴關(guān)系和重要性，從而提高對(duì)上下文信息的理解和處理能力。這種機(jī)制在Transformer架構(gòu)中得到了廣泛應(yīng)用，是現(xiàn)代大語言模型的核心技術(shù)之一。