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  • 掩蔽softmax操作
  • 加性注意力
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Attention Scoring Functions

PreviousAttention and KernelNextThe Bahdanau Attention Mechanism

Last updated 7 months ago

前文提到了使用了高斯核来对查询和键之间的关系建模。

  • 之前的高斯核指数部分可以视为注意力评分函数（attention scoring function），简称评分函数（scoring function），然后把这个函数的输出结果输入到softmax函数中进行归一化。

  • 通过上述步骤，将得到与键对应的值的概率分布（即注意力权重）。

  • 最后，注意力汇聚的输出就是基于这些注意力权重的值的加权和。

从宏观来看，上述算法可以用来实现基本的注意力机制框架。然而以下的图说明了如何将注意力汇聚的输出计算成为值的加权和，其中α\alphaα表示注意力评分函数。由于注意力权重是概率分布，因此加权和其本质上是加权平均值。

用数学语言描述，假设有一个查询q∈Rqq \in \mathbb{R}^{q}q∈Rq和mmm个“键-值”对(k1,v1),…,(km,vm)(k_1, v_1), \dots, (k_m, v_m)(k1​,v1​),…,(km​,vm​)，其中ki∈Rk,vi∈Rvk_i \in \mathbb{R}^{k}, v_i \in \mathbb{R}^{v}ki​∈Rk,vi​∈Rv。注意力汇聚函数fff就被表示成值的加权和：

f(q,(k1,v1),…,(km,vm))=∑i=1mα(q,ki)vi∈Rvf(q, (k_1, v_1), \dots, (k_m, v_m)) = \sum_{i=1}^{m} \alpha(q, k_i)v_i \in \mathbb{R}^{v}f(q,(k1​,v1​),…,(km​,vm​))=∑i=1m​α(q,ki​)vi​∈Rv

其中查询qqq和键kik_iki​的注意力权重（标量）是通过注意力评分函数α\alphaα将两向量映射成标量，再经由softmax运算得到的：

α(q,ki)=softmax(α(q,ki))=exp⁡(α(q,ki))∑j=1mexp⁡(α(q,kj))∈R\alpha(q, k_i) = \text{softmax}(\alpha(q, k_i)) = \frac{\exp(\alpha(q, k_i))}{\sum_{j=1}^{m} \exp(\alpha(q, k_j))} \in \mathbb{R}α(q,ki​)=softmax(α(q,ki​))=∑j=1m​exp(α(q,kj​))exp(α(q,ki​))​∈R

选择不同的注意力评分函数α\alphaα会导致不同的注意力汇聚操作。

掩蔽softmax操作

  • 据我们所知softmax的操作时用于输出一个概率分布作为注意力权重

  • 在某些情况下，并非所有的值都应该被收纳道注意力汇聚中

  • 比如说在一些高校处理小批量数据集的时候，某些文本序列被填充了没有意义的特殊词元

  • 所以为了能将有意义的词元当作为值来获取注意力的汇聚，可以制定一个有效序列长度（即词元的个数），以便于在计算softmax时候过滤掉超出指定指定范围的位置。

加性注意力

一般来说，当查询和键是不同长度的矢量时，可以使用加性注意力作为评分函数。给定查询 q∈Rqq \in \mathbb{R}^{q}q∈Rq和 键 k∈Rkk \in \mathbb{R}^{k}k∈Rk，加性注意力（additive attention）的评分函数为：

a(q,k)=wv⊤tanh⁡(Wqq+Wkk)∈Ra(q, k) = \mathbf{w_v}^\top \tanh(\mathbf{W_q}q + \mathbf{W_k}k) \in \mathbb{R} a(q,k)=wv​⊤tanh(Wq​q+Wk​k)∈R

其中可学习的参数是 Wq∈Rh×q\mathbf{W_q} \in \mathbb{R}^{h \times q}Wq​∈Rh×q、Wk∈Rh×k\mathbf{W_k} \in \mathbb{R}^{h \times k}Wk​∈Rh×k 和 wv∈Rh\mathbf{w_v} \in \mathbb{R}^{h}wv​∈Rh。将查询和键连接起来后输入到一个多层感知机（MLP）中，感知机包含一个隐藏层，其隐藏单元数是一个超参数 hhh。通过使用 tanh⁡\tanhtanh 作为激活函数，并且禁用偏置项。

缩放点积注意力

使用点积可以得到计算效率更高的评分函数，但是点积操作要求查询和键具有相同的长度 ddd。假设查询和键的所有元素都是独立的随机变量，并且都满足零均值和单位方差，那么两个向量的点积的均值为 0，方差为 ddd。为确保无论向量长度如何，点积的方差在不考虑向量长度的情况下仍然是常量，我们再将点积除以 d\sqrt{d}d​，则缩放点积注意力（scaled dot-product attention）评分函数为：

a(q,k)=q⊤kd.a(q, k) = \frac{\mathbf{q}^\top \mathbf{k}}{\sqrt{d}}. a(q,k)=d​q⊤k​.

在实践中，我们通常从小批量的角度来考虑高效率，例如基于 nnn 个查询和 mmm 个键-值对计算注意力，其中查询和键的长度为 ddd，值的长度为 v0v_0v0​。查询 Q∈Rn×d\mathbf{Q} \in \mathbb{R}^{n \times d}Q∈Rn×d，键 K∈Rm×d\mathbf{K} \in \mathbb{R}^{m \times d}K∈Rm×d 和 值 V∈Rm×v\mathbf{V} \in \mathbb{R}^{m \times v}V∈Rm×v 的缩放点积注意力是：softmax(QK⊤d)V∈Rn×v.\text{softmax} \left( \frac{\mathbf{Q}\mathbf{K}^\top}{\sqrt{d}} \right) \mathbf{V} \in \mathbb{R}^{n \times v}. softmax(d​QK⊤​)V∈Rn×v.