Обмен технологиями

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Переключение с обычного внимания на многоголовое внимание (Multi-Head Attention), обычноЭто не приведет к резкому увеличению общего количества параметров. . Напротив, при определенных реализациях и конфигурациях увеличение количества параметров может быть относительно контролируемым, и даже в некоторых случаях эффективное управление количеством параметров может быть достигнуто посредством оптимизации.

Параметрический анализ

1. Базовый состав：
   • обычное внимание: Обычно состоит из набора матриц линейного преобразования для вычисления запросов (Q), ключей (K) и значений (V), а также матрицы выходного преобразования.
   • бычье внимание: тогда это будетВходные объекты разделены на Несколько «голов» (Heads), каждая голова независимо вычисляет свой собственный запрос, ключ и значение и получает выходные данные через собственный механизм внимания. Наконец, выходные данные всех головок объединяются и подвергаются дополнительному линейному преобразованию для получения окончательного результата.
2. Изменение количества параметров：
   • При многоголовочном внимании каждая головка имеет свои собственные матрицы преобразования запросов, ключей и значений (W_q, W_k, W_v) и матрицу линейного преобразования (W_o) для конечного результата. Однако важно отметить, чтоХотя количество головок увеличивается, количество параметров, используемых каждой головкой (т.е. размеры каждой матрицы линейного преобразования), обычно корректируется соответствующим образом.чтобы общие параметры были контролируемыми.
   • Например, еслиРазмерность матрицы преобразования запроса, ключа и значения в исходном одноголовном внимании равна d_model., тогда при многоголовочном внимании, если количество голов равно h, размеры матрицы запроса, преобразования ключа и значения каждой головки могут бытьОтрегулируйте d_model/h (Или близкое значение, в зависимости от того, необходимо ли поддерживать общую размерную согласованность). В то же время размеры конечной выходной матрицы линейного преобразования W_o также будут скорректированы по мере необходимости.
3. Преимущества параллельных вычислений：
   • Основным преимуществом механизма внимания с несколькими головками является его способность обрабатывать несколько голов параллельно, что помогает ускорить вычислительный процесс. Хотя на первый взгляд кажется, что увеличение количества головок увеличивает сложность вычислений, на самом деле общая эффективность вычислений может быть повышена за счет увеличения параллелизма.

в заключение

Следовательно, при переключении с обычного внимания на внимание нескольких голов, хотя действительно будет введено больше параметров (в основном собственный запрос каждой головы, матрица преобразования ключей и значений), увеличение количества параметров не обязательно резко возрастает. Разумно регулируя размеры параметров каждой головки и размеры конечной выходной матрицы линейного преобразования, можно поддерживать контролируемое общее количество параметров. В то же время преимущества параллельных вычислений, обеспечиваемые механизмом внимания нескольких головок, также помогают повысить эффективность вычислений.