Berbagi teknologi

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Beralih dari perhatian biasa ke perhatian multi-kepala (Multi-Head Attention), biasanyaIni tidak akan menyebabkan jumlah parameter meroket. . Sebaliknya, dalam implementasi dan konfigurasi tertentu, peningkatan jumlah parameter mungkin relatif dapat dikontrol, dan bahkan dalam beberapa kasus, pengendalian jumlah parameter yang efektif dapat dicapai melalui optimasi.

Analisis parametrik

1. Komposisi dasar：
   • perhatian biasa: Biasanya terdiri dari sekumpulan matriks transformasi linier untuk menghitung kueri (Q), kunci (K), dan nilai (V), serta matriks untuk transformasi keluaran.
   • perhatian bullish: maka itu akan terjadiFitur masukan dibagi menjadi Beberapa "Kepala" (Kepala), masing-masing kepala secara mandiri menghitung kueri, kunci, dan nilainya sendiri, dan memperoleh keluaran melalui mekanisme perhatiannya sendiri. Terakhir, keluaran dari semua kepala digabungkan dan dilakukan transformasi linier tambahan untuk mendapatkan keluaran akhir.
2. Perubahan kuantitas parameter：
   • Dalam perhatian multi-kepala, setiap kepala memiliki matriks transformasi kueri, kunci dan nilai sendiri (W_q, W_k, W_v), dan matriks transformasi linier (W_o) untuk hasil akhir. Namun, penting untuk diperhatikanMeskipun jumlah kepala bertambah, jumlah parameter yang digunakan oleh masing-masing kepala (yaitu dimensi setiap matriks transformasi linier) biasanya disesuaikan,untuk menjaga parameter keseluruhan dapat dikontrol.
   • Misalnya jikaDimensi matriks transformasi kueri, kunci, dan nilai dalam perhatian satu kepala asli adalah d_model, maka dalam perhatian multi-head, jika jumlah head adalah h, dimensi matriks transformasi kueri, kunci, dan nilai dari setiap head mungkin adalahSesuaikan dengan d_model/h (Atau nilai yang mendekati, bergantung pada apakah konsistensi dimensi keseluruhan perlu dipertahankan). Pada saat yang sama, dimensi matriks transformasi linier keluaran akhir W_o juga akan disesuaikan sesuai kebutuhan.
3. Keuntungan komputasi paralel：
   • Keuntungan utama dari mekanisme perhatian multi-head adalah kemampuannya memproses beberapa head secara paralel, yang membantu mempercepat proses komputasi. Meskipun di permukaan, peningkatan jumlah head tampaknya meningkatkan kompleksitas komputasi, pada kenyataannya, efisiensi komputasi secara keseluruhan dapat ditingkatkan karena peningkatan paralelisme.

Kesimpulannya

Oleh karena itu, ketika beralih dari perhatian biasa ke perhatian multi-kepala, meskipun lebih banyak parameter akan diperkenalkan (terutama kueri masing-masing kepala, matriks transformasi kunci dan nilai), peningkatan jumlah parameter tidak serta merta meningkat secara dramatis. Dengan menyesuaikan dimensi parameter setiap head dan dimensi matriks transformasi linier keluaran akhir secara wajar, jumlah parameter keseluruhan dapat tetap terkendali. Pada saat yang sama, keunggulan komputasi paralel yang dibawa oleh mekanisme perhatian multi-head juga membantu meningkatkan efisiensi komputasi.