Technologieaustausch

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Wechseln Sie normalerweise von der normalen Aufmerksamkeit zur Aufmerksamkeit mehrerer Köpfe (Mehrkopfaufmerksamkeit).Die Gesamtzahl der Parameter wird dadurch nicht in die Höhe schnellen. . Im Gegenteil, bei bestimmten Implementierungen und Konfigurationen kann die Zunahme der Parameteranzahl relativ kontrollierbar sein, und in einigen Fällen kann sogar eine effektive Kontrolle der Parameteranzahl durch Optimierung erreicht werden.

Parametrische Analyse

1. Grundkomposition：
   • gewöhnliche Aufmerksamkeit: Besteht normalerweise aus einem Satz linearer Transformationsmatrizen zur Berechnung von Abfragen (Q), Schlüsseln (K) und Werten (V) sowie einer Matrix für die Ausgabetransformation.
   • bullische Aufmerksamkeit: dann wird es seinDie Eingabefunktionen sind unterteilt in Mehrere „Köpfe“ (Köpfe), jeder Kopf berechnet unabhängig seine eigene Abfrage, seinen eigenen Schlüssel und seinen eigenen Wert und erhält die Ausgabe über seinen eigenen Aufmerksamkeitsmechanismus. Abschließend werden die Ausgaben aller Köpfe verkettet und einer zusätzlichen linearen Transformation unterzogen, um die endgültige Ausgabe zu erhalten.
2. Parametermengenänderungen：
   • Bei der Aufmerksamkeit mit mehreren Köpfen verfügt jeder Kopf über seine eigenen Abfrage-, Schlüssel- und Werttransformationsmatrizen (W_q, W_k, W_v) und eine lineare Transformationsmatrix (W_o) für die endgültige Ausgabe. Es ist jedoch wichtig, dies zu beachtenObwohl die Anzahl der Köpfe zunimmt, wird die Anzahl der von jedem Kopf verwendeten Parameter (d. h. die Abmessungen jeder linearen Transformationsmatrix) normalerweise entsprechend angepasst.um die Gesamtparameter kontrollierbar zu halten.
   • Zum Beispiel, wennDie Dimension der Abfrage-, Schlüssel- und Werttransformationsmatrix in der ursprünglichen Einzelkopfaufmerksamkeit ist d_modelWenn bei der Aufmerksamkeit mit mehreren Köpfen die Anzahl der Köpfe h ist, können die Dimensionen der Abfrage-, Schlüssel- und Werttransformationsmatrix jedes Kopfes gleich seinAn d_model/h anpassen (Oder ein naheliegender Wert, je nachdem, ob die allgemeine Dimensionskonsistenz beibehalten werden muss). Gleichzeitig werden auch die Abmessungen der endgültigen Ausgabe der linearen Transformationsmatrix W_o nach Bedarf angepasst.
3. Vorteile des Parallelrechnens：
   • Ein großer Vorteil des Multi-Head-Aufmerksamkeitsmechanismus ist seine Fähigkeit, mehrere Köpfe parallel zu verarbeiten, was zur Beschleunigung des Rechenprozesses beiträgt. Obwohl oberflächlich betrachtet die Erhöhung der Anzahl der Köpfe die Rechenkomplexität zu erhöhen scheint, kann die Gesamtrecheneffizienz aufgrund der zunehmenden Parallelität tatsächlich verbessert werden.

abschließend

Wenn daher von der normalen Aufmerksamkeit zur Aufmerksamkeit mehrerer Köpfe gewechselt wird, werden zwar tatsächlich mehr Parameter eingeführt (hauptsächlich die eigene Abfrage-, Schlüssel- und Werttransformationsmatrix jedes Kopfes), aber die Anzahl der Parameter nimmt nicht unbedingt dramatisch zu. Durch sinnvolles Anpassen der Parameterabmessungen jedes Kopfes und der Abmessungen der endgültigen Ausgabematrix der linearen Transformation kann die Gesamtparametermenge kontrollierbar gehalten werden. Gleichzeitig tragen die Vorteile des parallelen Rechnens, die der Multi-Head-Aufmerksamkeitsmechanismus mit sich bringt, auch zur Verbesserung der Recheneffizienz bei.