LightningAI 的首席数据科学家Akshay(https://x.com/akshay_pachaar)做了六张图解释Transformer，相当清晰明了。
一、Embeddings（词嵌入）
词嵌入是使用一组数字对每个token（大约一个词）进行有意义的表示。
这种嵌入是我们作为语言模型的输入提供的，即下面过程：
原始文本 → Tokenization(标记化) → Embeddings(词嵌入) → 模型
标记化（Tokenization）
将文本分解为单词或子词。
- 输入句子 "I love Tennis."
- 标记化将这个句子分解为更小的单位，称为标记（tokens）。在这个例子中，标记化过程将句子分解为四个标记："I"、"Love"、"Tennis" 和 "."
词嵌入（Embeddings）
将这些单词或子词转换为数值向量，以便进行进一步的计算和分析。
- 每个标记被映射到一个高维向量。这个向量是一个数值数组，表示标记的特征。在图中，"I"、"Love"、"Tennis" 和 "." 分别被映射到不同的向量。
- 这些向量的具体数值在图中以蓝色表示，例如 "I" 对应的向量是 [0.89, 0.45, 0.67, ..., 0.32, 0.04]。
二、捕捉文本的上下文和含义
语言建模的核心思想是理解语言中的结构和模式。
通过对句子中的单词（tokens）建模，我们可以捕捉文本的上下文和含义。
语言模型在处理自然语言时，必须理解整个句子的上下文，才能正确理解句子中各个部分之间的关系。
我们看看句子中箭头的连接：
“网球”（Tennis）与“拉斐尔·纳达尔”（Rafael Nadal）之间的关联。
拉斐尔·纳达尔是一位著名的网球运动员，所以句子表达了讲述者对网球的热爱以及对拉斐尔·纳达尔的崇拜之间的联系。
为了理解这句话，语言模型需要意识到“网球”和“拉斐尔·纳达尔”之间的关系。讲述者提到“网球”时，紧接着谈论了“拉斐尔·纳达尔”，表示他对这位网球明星的喜爱。语言模型在处理这样的句子时，需要捕捉这种关系，理解讲述者是在表达对网球和纳达尔的共同喜爱。
在自然语言处理中，语言模型必须能够识别和理解词语之间的上下文关系，以准确地解读句子含义。这也表明了语言模型需要具备上下文理解的能力，不仅仅是逐词处理。
三、Attention
自我关注(Attention)是一种帮助建立这些关系的通信机制，表达为概率分数。
每个token都会给自己最高分，并根据它们的相关性给其他tokens分数。
您可以将其视为一个有向图（Directed Graph）。
左边的矩阵展示了每个单词对其他单词（包括自己）的注意力概率分数。
这些分数表示一个单词应该多大程度上关注自己和邻近的单词。例如，“I”对自己的注意力分数是0.7，对“love”的注意力分数是0.2，依此类推。
右边的图则是将左边的矩阵可视化成了一个有向图。
每个节点代表一个单词，边上的权重表示注意力分数。例如，从“I”到“love”的边权重是0.2，从“I”到“tennis”的边权重是0.06。图中的箭头表示注意力的方向和大小，帮助我们更直观地理解注意力机制是如何在单词之间分配注意力的。
四、注意力机制中的KQV
我们必须理解 3 个关键术语：
- 查询向量 Keys
- 关键向量 Queries
- 价值向量 Values
这些向量是通过将输入嵌入乘以三个可训练的权重矩阵而创建的。
输入令牌嵌入（Input Token Embedding）：
图的左下角有一个橙色矩形，标记为“\(X\)”，表示输入令牌的嵌入向量。
可训练权重矩阵（Trainable Weight Matrices）：
图中有三个不同颜色的矩阵：紫色的 \(\_\)、青色的 \(\_\) 和橙色的 \(\_\) 。这些是可训练的权重矩阵，分别用于生成查询（Query）、键（Key）和值（Value）。
查询（Query）：
输入向量 $$ 乘以权重矩阵 \(\_\) 得到查询向量 $$（用紫色矩形表示），公式为 \(= \cdot \_Q\) 。
查询向量表示输入令牌在寻找什么。
键（Key）：
输入向量 $$ 乘以权重矩阵 \(/_\) 得到键向量 $$（用青色矩形表示），公式为 \(K=X \cdot W\_K\) 。
键向量表示输入令牌包含什么信息。
值（Value）：
输入向量 $$ 乘以权重矩阵 \(\_\) 得到值向量 $$（用橙色矩形表示），公式为 \(V=X \cdot W\_V\) 。
值向量表示输入令牌将提供什么信息。
这些向量 $$、$$ 和 $$ 是自注意力机制中非常重要的组成部分，它们用于计算注意力权重(每个输入令牌与其他令牌之间的相关性)，从而实现上下文信息的捕获(决定每个输入令牌在上下文中的重要性和关联性)。
五、自注意力（Self-Attention）机制
让我们更全面地了解输入嵌入是如何与KQV结合以获得实际的注意力分数的。
获取KQV后，我们将它们合并以创建一组新的上下文感知嵌入。
输入嵌入（Input Embeddings）：
图中左侧的橙色矩阵表示输入的嵌入向量，这里有三个词："I"、"love" 和 "tennis"。
注意力头（Attention Head）：
自注意力机制依赖于三个不同的权重矩阵：查询（Query，W_Q）、键（Key，W_K）和值（Value，W_V）。
查询矩阵（Query Matrix，Q）：
输入嵌入与查询权重矩阵 W_Q 相乘，生成查询矩阵 Q（图中紫色矩阵）。
公式为 \(Q = X * W\_Q\)。
键矩阵（Key Matrix，K）：
输入嵌入与键权重矩阵 W_K 相乘，生成键矩阵 K（图中蓝色矩阵）。
公式为 \(K = X * W\_K\)。
值矩阵（Value Matrix，V）：
输入嵌入与值权重矩阵 W_V 相乘，生成值矩阵 V（图中黄色矩阵）。
公式为 \(V = X * W\_V\)。
注意力得分（Attention Scores）：
查询矩阵 Q 与键矩阵 K 的转置相乘，再除以一个缩放因子（通常是键矩阵的维度的平方根 \(d_k\)），得到注意力得分 S。
公式为 \(S = softmax(Q * K\_T / sqrt(d_k))\)。
图中灰色矩阵展示了计算后的注意力得分。
注意力输出（Attention Output）：
注意力得分矩阵 S 与值矩阵 V 相乘，生成最终的注意力输出（图中绿色矩阵）。这个输出包含了输入词汇在上下文中的信息，即“上下文感知嵌入（Context aware Embeddings）”。
自注意力机制通过计算查询、键和值之间的相似性来决定输入序列中每个词的重要性，从而生成包含上下文信息的嵌入表示。这个机制在自然语言处理中非常有效，因为它可以捕捉到序列中词与词之间的关系。
PyTorch 实现
使用 PyTorch，可以清晰看到实现：
import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn import functional as F
class SelfAttention(nn.Module):
""" 单头自注意力机制 """
def __init__(self, head_size):
super().__init__()
# 初始化key、query和value的线性层，且不使用偏置项
self.key = nn.Linear(n_embd, head_size, bias=False)
self.query = nn.Linear(n_embd, head_size, bias=False)
self.value = nn.Linear(n_embd, head_size, bias=False)
# 注册一个缓冲区，用于存储一个下三角矩阵，
# 这个矩阵将用于掩蔽未来的标记，以防止模型在训练时看到未来的信息。
self.register_buffer('tril', torch.tril(torch.ones(block_size, block_size)))
# 初始化Dropout层，防止过拟合。
# Dropout层会在训练过程中随机将部分神经元的输出设为0，从而减少模型对特定神经元的依赖，增强模型的泛化能力。
self.dropout = nn.Dropout(dropout)
def forward(self, x):
B, T, C = x.shape # 批量大小，序列长度，嵌入维度
# 计算key、query和value矩阵
k = self.key(x)
q = self.query(x)
# 计算注意力得分
wei = q @ k.transpose(-2, -1) * k.shape[-1]**-0.5 # 按照头大小的平方根进行缩放
wei = F.softmax(wei, dim=-1) # 应用softmax获取注意力权重
# 将注意力权重应用于value矩阵
v = self.value(x)
out = wei @ v # 值的加权和
return out
总结
通过Akshay的数据科学家图解，我们可以清晰地理解从词嵌入开始，经过标记化、生成向量，到自注意力机制中KQV的生成和注意力得分的计算，再到最终的上下文感知嵌入的创建全过程。
这种系统性的解释不仅帮助我们理解语言模型的内部工作原理，也展示了Transformer在自然语言处理中捕捉词与词之间关系的强大能力。
