기술나눔

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일반적으로 일반 주의에서 다중 헤드 주의(Multi-Head Attention)로 전환합니다.전체 매개변수 수가 급증하지는 않습니다. . 반대로, 특정 구현 및 구성에서는 매개변수 수의 증가를 상대적으로 제어할 수 있으며, 경우에 따라서는 최적화를 통해 매개변수 수를 효과적으로 제어할 수도 있습니다.

파라메트릭 분석

1. 기본 구성：
   • 보통의 관심: 일반적으로 쿼리(Q), 키(K), 값(V)을 계산하기 위한 선형 변환 행렬 집합과 출력 변환을 위한 행렬로 구성됩니다.
   • 낙관적인 관심: 그럼 그럴거야입력 기능은 다음과 같이 나뉩니다. 여러 "헤드"(Heads), 각 헤드는 자체 쿼리, 키 및 값을 독립적으로 계산하고 자체 주의 메커니즘을 통해 출력을 얻습니다. 마지막으로 모든 헤드의 출력을 연결하고 추가적인 선형 변환을 거쳐 최종 출력을 얻습니다.
2. 매개변수 수량 변경：
   • 다중 헤드 어텐션에서 각 헤드에는 자체 쿼리, 키 및 값 변환 행렬(W_q, W_k, W_v) 및 최종 출력을 위한 선형 변환 행렬(W_o)이 있습니다. 그러나 다음 사항에 유의하는 것이 중요합니다.헤드 수가 증가하더라도 각 헤드에서 사용하는 매개변수의 수(즉, 각 선형 변환 행렬의 차원)는 일반적으로 이에 따라 조정됩니다.전체 매개변수를 제어 가능하게 유지합니다.
   • 예를 들어,원래 단일 헤드 어텐션의 쿼리, 키 및 값 변환 행렬의 차원은 d_model입니다., 다중 헤드 어텐션에서 헤드 수가 h이면 각 헤드의 쿼리, 키 및 값 변환 행렬의 차원은 다음과 같을 수 있습니다.d_model/h로 조정 (또는 전체적인 치수 일관성을 유지해야 하는지 여부에 따라 가까운 숫자). 동시에 최종 출력 선형 변환 행렬 W_o의 크기도 필요에 따라 조정됩니다.
3. 병렬 컴퓨팅의 장점：
   • 다중 헤드 어텐션 메커니즘의 주요 장점은 여러 헤드를 병렬로 처리할 수 있는 능력으로, 이는 계산 프로세스 속도를 높이는 데 도움이 됩니다. 표면적으로 헤드 수를 늘리면 계산 복잡도가 증가하는 것처럼 보이지만 실제로는 병렬 처리 증가로 인해 전반적인 계산 효율성이 향상될 수 있습니다.

결론적으로

따라서 일반 주의에서 다중 헤드 주의로 전환할 때 실제로 더 많은 매개변수(주로 각 헤드의 자체 쿼리, 키 및 값 변환 행렬)가 도입되지만 매개변수 수의 증가가 반드시 극적으로 증가하는 것은 아닙니다. 각 헤드의 매개변수 크기와 최종 출력 선형 변환 행렬의 크기를 합리적으로 조정함으로써 전체 매개변수 양을 제어 가능한 상태로 유지할 수 있습니다. 동시에 다중 헤드 어텐션 메커니즘이 제공하는 병렬 컴퓨팅 이점은 컴퓨팅 효율성을 향상시키는 데에도 도움이 됩니다.