解读attention is all you need

### 解读 'Attention is All You Need' 论文 #### 关键思想 《Attention is All You Need》这篇论文提出了一个新的神经网络架构——Transformer，该架构完全依赖于自注意力机制来处理序列数据。传统上，在自然语言处理领域中使用的RNN及其变体（LSTM, GRU），由于其固有的顺序计算特性，难以并行化训练，并且对于长距离依赖关系的学习效果不佳。 为了克服这些问题，研究者引入了一种全新的方法论，即通过多头自注意力建模输入序列中的不同表示子空间[^1]。这种方法不仅能够有效捕捉到句子内部词语之间的关联性，而且极大地提高了模型的表达能力与泛化性能。 #### Transformer 架构 Transformer 的核心组件包括编码器(encoder) 和解码器(decoder)，两者均由多个相同的层堆叠而成。每一层主要由两个子模块构成： - **Multi-head Self-Attention Layer**: 这一层允许模型在同一时间关注来自不同位置的不同表征特征，从而增强了对上下文的理解。 - **Feed Forward Neural Network (FFN)**: FFN是一个简单的全连接前馈网络，应用于每个位置上的独立操作，不涉及任何跨位置交互。 此外，还存在残差连接(residual connection)围绕着这两个子模块，并在其后接一个Layer Normalization 层以稳定梯度传播过程。 ```python class TransformerBlock(nn.Module): def __init__(self, d_model, num_heads, dropout=0.1): super().__init__() self.self_attn = MultiHeadedSelfAttention(d_model=d_model, h=num_heads) self.feed_forward = PositionwiseFeedForward(d_model=d_model) self.norm_1 = nn.LayerNorm(d_model) self.norm_2 = nn.LayerNorm(d_model) self.dropout_1 = nn.Dropout(dropout) self.dropout_2 = nn.Dropout(dropout) def forward(self, x): attn_output = self.self_attn(x) out = self.norm_1(x + self.dropout_1(attn_output)) ff_output = self.feed_forward(out) output = self.norm_2(out + self.dropout_2(ff_output)) return output ``` #### 引入自注意力机制的意义 自注意力机制使得模型能够在无需考虑固定长度窗口的情况下动态调整权重分配给不同的词或字符片段。相比于传统的循环结构，这种方式显著减少了计算复杂度，并促进了更高效的并行运算实现方式。更重要的是，它提供了一个灵活而强大的工具来建模复杂的句法和语义模式，这对于提高机器翻译、文本摘要等多种下游任务的表现至关重要。