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前言

Transformer中编码器的构造和运行位置如下图所示，其中编码器内部包含多层，对应下图encoder1…encoder N，每个层内部又包含多个子层：多头自注意力层、前馈神经网络层、归一化层，而最关键的是多头自注意力层。

自注意力是什么？

当人类的视觉系统察觉到一个物体时，通常不会从头到尾地扫视整个场景；一般会根据个人的需求集中关注特定的部分。比如下面这张图，我们第一眼应该是看到一只动物，然后，眼睛会先注意到动物的脸，然后得出初步结论，这应该是一只狼；就像右边注意力图所示，颜色更深的部分表示一般是我们人类最先看见（注意）的。

注意力最早应用在机器视觉领域（CV，Computer Vision），后来才应用到 NLP 和 LLM 领域。

自注意力（Self-Attention） 是一种机制，允许模型在处理一个输入序列时，关注该序列中任意位置的其他元素。自注意力计算每个元素（如一个词语）与序列中其他元素的相关性，并根据这些相关性动态调整每个元素的表示。这使得模型能够捕捉长距离依赖关系，不受距离的影响，尤其适用于自然语言处理等需要理解上下文的任务。

假设有一句话：“小明和小花、小丽是好朋友，其中小花很漂亮，小明很喜欢她”。在传统的语言模型中，模型可能会依赖于顺序来处理每个词。但在自注意力机制下，模型会计算每个词与其他词的关联度，比如"小明"和"喜欢"之间的关联，以及"她"和"小花"之间的联系。通过这种机制，模型能够在理解一个词时同时参考整个句子中的其他词，尤其是长距离的依赖关系，从而捕捉到更复杂的语义信息，例如通过句子上下文就能很好理解“她”指的是“小花”而不是“小丽”。

好处：

• 捕捉长距离依赖：自注意力允许模型在不增加复杂度的情况下，捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系。这对于自然语言处理非常有用，因为语言中的词语依赖可能出现在很远的地方。例如，句子的主语和谓语可能相距甚远。

• 上下文敏感：每个元素的表示在每个自注意力层都会更新，逐渐包含更多的上下文信息，使模型能更准确地理解语义。

👀

在 Transformer 中编码器是如何运作的？

当输入一句话（如 “I love ai”）到大模型中进行翻译时，经过多个层次的处理，包括自注意力层（Self-Attention），模型逐渐生成输出。以下详细描述这一过程的步骤，从输入到自注意力层如何处理，直至生成翻译结果。

1、输入嵌入与位置编码首先，输入的句子 “I love ai” 通过词嵌入层将每个单词转换为向量表示。

假设我们有以下输入向量：

• “I” → E_I

• “love” → E_love

• “ai” → E_ai

这些嵌入表示了单词的语义信息，此外还会加上位置编码（Positional Encoding），因为 Transformer 没有内置的序列处理能力（如 RNN）。位置编码会为每个位置加上唯一的标识，这样模型能够区分不同的单词顺序。

2、在自注意力层生成 Q、K、V 向量每个嵌入向量经过线性变换，生成 Query、Key 和 Value 向量：

Query (Q)：表示当前单词需要从其他单词中获取的信息。

Key (K)：表示每个单词的特征，用于与 Query 进行匹配。

Value (V)：表示每个单词最终提供的信息，用于计算输出。假设我们对 “I love ai” 的三个单词分别生成了 Q、K 和 V 向量：

Q：Q_I, Q_love, Q_ai

K：K_I, K_love, K_ai

V：V_I, V_love, V_ai

说明：

• 在生成Query (Q)、Key (K) 和 Value (V) 向量的过程中，“线性变换”指的是使用矩阵乘法来转换原始的词嵌入向量。这种变换本质上是对输入向量的一个线性投影，目的是为了使Query、Key 和 Value 向量具有特定的属性，以便更好地服务于注意力机制的任务，可以简单理解为抽取出多不同维度的信息。

• 权重矩阵（Wq、Wk、Wv）是大模型在训练过程中生成的，当一个模型训练结束以后就固定了，只有后续微调训练才会发生变化。

3、计算注意力权重接下来在自注意力机制中，模型计算每个单词之间的注意力权重。这一步的核心是利用 Query 和 Key 之间的点积来确定当前单词与其他单词的相关性。对于句子中的每个单词（例如 “I”），模型将该单词的 Query 与句子中所有单词的 Key 进行点积运算：

score(QI,Kall) = [QI·KI ，QI · KIove，QI · Kai]

对每个单词都进行类似的计算，结果形成一个注意力分数矩阵。为了避免大数值问题，通常会对分数除以 d_k 的平方根（Key 向量的维度）进行缩放，并通过 softmax 函数归一化，使每个单词的注意力分数之和为 1

这个过程为每个单词计算它对其他单词的关注程度，形成注意力权重矩阵。假设在这句话中，“I” 更关注 “love” 而不是 “ai”。

说明：

向量点积运算（dot product），是可以衡量两个向量之间的相似程度。点积的结果越大，说明这两个向量越相似或越接近同一方向。反之，结果越小，说明它们相差越大，甚至方向相反。在自注意力机制中，模型会将输入的每个词转化为一个向量（如查询向量、键向量、值向量）。通过计算查询词向量和键向量之间的点积，模型可以得到每个词与其他词的相似度。这些相似度值决定了模型在生成输出时该“关注”哪些词，以及“关注”的程度。

计算it与这句话里的其他单词的关联度

4、加权求和生成新的表示，使用计算出的注意力权重对 Value 向量进行加权求和。每个单词的输出表示是所有单词的 Value 向量的加权求和：

output for “Love” =(weightI · VI + weightlove · Vlove + weightai · Vai

这意味着每个单词在新的表示中不只是自身的信息，还包含了其他单词的信息，这帮助模型捕捉输入序列中的依赖关系。

5、多头注意力机制自注意力 通常会扩展为多头注意力（Multi-Head Attention），即多个 Q、K、V 头并行运行，每个头学习不同的特征或依赖关系。最终，这些不同头的输出会被拼接在一起并通过线性变换进行整合。

为什么需要多头注意力机制？相比单一的自注意力，多头注意力提供了几个优势：

多样性：学习不同的模式

每个头都有自己独立的线性变换矩阵 W_Q, W_K, W_V，这意味着不同的头可以学习到不同的语义特征。例如：

• 一个头可能关注的是句子中的长距离依赖关系，比如句子的主语和动词的关系。

• 另一个头可能专注于短距离依赖关系，比如形容词和名词之间的联系。

通过多个头并行学习，模型能够在不同的特征维度上捕捉丰富的上下文信息。

信息并行处理

由于每个头的计算是并行进行的，模型可以高效地处理大规模输入。相比于顺序处理的 RNN，注意力机制本身支持并行，而多头机制进一步增强了这一点。这样可以在不增加计算复杂度的情况下提升表达能力。

防止信息丢失

如果只有一个头，可能会错过某些重要的依赖关系或特征。多头注意力可以从不同的角度分析同一个输入，从而降低了忽略重要信息的风险。例如：

• 一个头可能从词汇级别捕捉依赖，而另一个头可能关注句子结构或语义层面。

举例说明：生活场景类比

想象你在听一场演讲，但你邀请了几位朋友一起来，他们每个人都有不同的特长或关注点。你们每个人在听演讲时，都会关注不同的方面：

• 朋友A 对演讲者的语音语调感兴趣，专注于分析说话方式。

• 朋友B 专注于演讲内容的逻辑性，思考信息是否一致和有条理。

• 朋友C 关注演讲中的背景数据，试图理解数据的来源和合理性。

最终，你们会汇总每个人的理解，整合成对演讲的全面认识。

在这个例子中，每个朋友代表多头注意力中的一个头。每个朋友关注的点不同，但都是对同一个演讲的信息进行处理。最后，你将不同的意见和见解整合起来，形成对演讲的完整理解，这类似于多头注意力机制中不同头的输出拼接后，再通过线性变换生成最终的结果。

多头注意力机制通过并行运行多个注意力头，使得模型能够从多个角度分析输入序列，捕捉丰富的特征和依赖关系。每个头学习不同的语义特征，从长距离到短距离依赖关系都能得到有效建模。多头注意力的设计使 Transformer 模型在处理自然语言任务时既高效又具备强大的表达能力，这也是 Transformer 相比于传统序列模型的重要优势之一。

6、多层编码器串行

在 Transformer 模型中，编码器（Encoder） 是由多个串行的编码器层（Encoder Layers）堆叠而成的。每个编码器层内部包含自注意力机制、多头注意力、前馈网络等模块。那么，为什么我们需要将多个这样的编码器层串联起来，而不是使用单一层来完成任务呢？

原因：逐层构建更复杂的表示

多个串行编码器层的堆叠使得模型能够逐步构建输入的表示，这个过程类似于逐层“精炼”和“抽象”输入的信息。每一层编码器都在输入的基础上捕捉到更多的上下文信息，并将更复杂的特征传递给下一层，从而使得模型能够处理复杂的依赖关系和特征。这种逐层构建的方式有几个关键的原因：

捕捉更长距离的依赖关系

单层的自注意力机制可以帮助捕捉句子中不同位置的依赖关系，但是经过多层的堆叠，这种能力进一步增强。例如，在较低层次时，模型可能只捕捉到短距离的依赖关系，如名词与其形容词之间的联系；而在更高层，模型可以捕捉到更长距离的依赖关系，如主语和动词之间的联系。

• 低层次捕捉局部特征：底层编码器层倾向于捕捉输入的局部特征，比如单词的基础含义和相邻单词之间的简单关系。

• 高层次捕捉全局语义：越往高层，模型会逐渐捕捉到句子中整体语义和长距离依赖。这对于复杂的语言现象，如嵌套的从句、跨段落的联系，尤为重要。

信息的逐层处理与抽象

多层编码器堆叠类似于传统深度神经网络的多层抽象。每层编码器可以看作是对输入数据进行不同级别的抽象和处理，逐层提取出更高层次的特征。例如：

• 在前几层，编码器可能处理的是较为具体的词汇信息，如单词的词义。

• 随着层数增加，模型可能开始关注更复杂的句法结构，甚至语义信息。

这种逐层抽象的过程类似于人类的理解方式：我们首先通过观察具体的词句，接着再逐步理解它们的意思，并将这些信息整合到对全文的理解中。

提升模型的表达能力

通过增加编码器层的深度，Transformer 模型的表达能力显著增强。深层网络比浅层网络具有更强的非线性表达能力，能够学习到更复杂的数据模式。多层编码器能够捕捉更加多样化的特征，使得模型能够应对更多样的任务和数据集。

例如，在语言翻译任务中：

• 浅层编码器 可能专注于逐字翻译或简单的短语解析。

• 深层编码器 则可以处理更复杂的语义转换，跨越多个单词或短语进行重新组织以符合目标语言的语法和逻辑。

信息的逐步聚合与精炼

每层编码器都会从上一层获得输入，将其通过自注意力机制、多头注意力和前馈网络处理后，输出更加“精炼”的表示。多个编码器层的堆叠相当于对输入信息的逐步过滤和聚合，类似于通过多次迭代来找到最相关的信息和特征。

比如在句子“I love AI because it is revolutionary”中：

• 第1层编码器 可能只关注到单词的局部关系，如“love”和“AI”之间的联系。

• 第3层编码器 可能会识别到整个句子的逻辑关系，如“because”引导的因果关系。

• 第6层编码器 则可能完全理解到句子的语义层次：AI 被认为是革命性的原因。

处理复杂依赖关系

自然语言中的依赖关系往往是复杂的，不仅存在于局部短距离的词与词之间，还可能存在于整个句子或段落之间的长距离依赖。通过堆叠多层编码器，模型可以逐层从局部信息扩展到全局信息，逐步理解语言中的复杂结构和语义。

例如，在长句子中，主语和谓语动词可能相隔很远，单层的注意力机制可能难以捕捉这种长距离的依赖关系。多层编码器能够更好地捕捉这些复杂的关系，通过逐层信息传递，使模型能够建模语言中的层次结构。

生活中的类比

想象你正在学习一个新技能，比如打网球。刚开始学时，你可能会专注于简单的任务：如何握拍、如何站位。这类似于 Transformer 的低层编码器，处理简单的、局部的任务。

随着你逐渐熟悉基础操作，你开始学习如何控制球的方向、力度，并且开始注意到如何与对手互动。这类似于模型中的中层编码器，逐渐学会处理更复杂的关系。

最后，当你成为一名经验丰富的球员时，你不仅能够控制每一个动作，还能预判对手的行为，调整自己的策略。这相当于 Transformer 的高层编码器，处理的是全局的、高层次的策略和行为。

通过逐层训练和信息处理，你从最基础的技能一步步提升，直到能够处理最复杂的情况。这正是多层编码器在 Transformer 中的作用——逐层处理并聚合信息，从简单到复杂，逐步构建对输入序列的深层次理解。

最后的最后

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