三种Transformer模型中的注意力机制介绍及Pytorch实现：从自注意力到因果自注意力

本文深入探讨Transformer模型中三种关键的注意力机制：自注意力、交叉注意力和因果自注意力。这些机制是GPT-4、Llama等大型语言模型（LLMs）的核心组件。通过理解这些注意力机制，我们可以更好地把握这些模型的工作原理和应用潜力。

我们不仅会讨论理论概念，还将使用Python和PyTorch从零开始实现这些注意力机制。通过实际编码，我们可以更深入地理解这些机制的内部工作原理。

文章目录

1. 自注意力机制- 理论基础- PyTorch实现- 多头注意力扩展
2. 交叉注意力机制- 概念介绍- 与自注意力的区别- PyTorch实现
3. 因果自注意力机制- 在语言模型中的应用- 实现细节- 优化技巧

通过这种结构，我们将逐步深入每种注意力机制从理论到实践提供全面的理解。让我们首先从自注意力机制开始，这是Transformer架构的基础组件。

自注意力概述

自注意力机制自2017年在开创性论文《Attention Is All You Need》中被提出以来，已成为最先进深度学习模型的核心，尤其是在自然语言处理（NLP）领域。考虑到其广泛应用，深入理解自注意力的运作机制变得尤为重要。

图1：原始Transformer架构

在深度学习中，"注意力"概念的引入最初是为了改进递归神经网络（RNNs）处理长序列或句子的能力。例如，在机器翻译任务中，逐字翻译通常无法捕捉语言的复杂语法和表达方式，导致翻译质量低下。

 

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