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Cambiar de la atención ordinaria a la atención de múltiples cabezas (Atención de múltiples cabezas), generalmenteNo hará que el número total de parámetros se dispare. . Por el contrario, bajo ciertas implementaciones y configuraciones, el aumento en el número de parámetros puede ser relativamente controlable, e incluso en algunos casos, se puede lograr un control efectivo del número de parámetros mediante la optimización.

Análisis paramétrico

1. Composición básica：
   • atención ordinaria: normalmente consta de un conjunto de matrices de transformación lineal para calcular consultas (Q), claves (K) y valores (V), así como una matriz para la transformación de salida.
   • atención alcista: entonces seráLas entidades de entrada se dividen en Múltiples "Cabezas" (Cabezas), cada cabeza calcula de forma independiente su propia consulta, clave y valor, y obtiene resultados a través de su propio mecanismo de atención. Finalmente, las salidas de todos los cabezales se concatenan y se someten a una transformación lineal adicional para obtener la salida final.
2. Cambios en la cantidad de parámetros：
   • En la atención de múltiples cabezales, cada cabezal tiene sus propias matrices de transformación de consulta, clave y valor (W_q, W_k, W_v) y una matriz de transformación lineal (W_o) para el resultado final. Sin embargo, es importante señalar queAunque el número de cabezales aumenta, el número de parámetros utilizados por cada cabezal (es decir, las dimensiones de cada matriz de transformación lineal) generalmente se ajusta en consecuencia.para mantener los parámetros generales controlables.
   • Por ejemplo, siLa dimensión de la matriz de transformación de consulta, clave y valor en la atención original de un solo cabezal es d_modelEntonces, en atención de múltiples cabezas, si el número de cabezas es h, las dimensiones de la matriz de transformación de consulta, clave y valor de cada cabeza pueden serAjustar a d_model/h (O un número cercano, dependiendo de si es necesario mantener la coherencia dimensional general). Al mismo tiempo, las dimensiones de la matriz de transformación lineal de salida final W_o también se ajustarán según sea necesario.
3. Ventajas de la computación paralela：
   • Una ventaja importante del mecanismo de atención de múltiples cabezales es su capacidad para procesar múltiples cabezales en paralelo, lo que ayuda a acelerar el proceso computacional. Aunque en la superficie, aumentar el número de cabezas parece aumentar la complejidad computacional, de hecho, la eficiencia computacional general se puede mejorar debido al aumento del paralelismo.

en conclusión

Por lo tanto, al cambiar de la atención ordinaria a la atención de múltiples cabezales, aunque de hecho se introducirán más parámetros (principalmente la propia matriz de transformación de consulta, clave y valor de cada cabezal), el aumento en el número de parámetros no necesariamente aumenta dramáticamente. Ajustando razonablemente las dimensiones de los parámetros de cada cabezal y las dimensiones de la matriz de transformación lineal de salida final, la cantidad total de parámetros se puede mantener controlable. Al mismo tiempo, las ventajas de la computación paralela que aporta el mecanismo de atención de múltiples cabezales también ayudan a mejorar la eficiencia de la computación.