Multi-Headed Attention：讓你的模型更出色

一、背景知識

Transformer是深度學習中非常出色的NLP模型，它在機器翻譯和其他自然語言處理任務中都取得了非常好的成果。Transformer使用了一種叫做「Attention」的機制，用於將輸入序列和上下文序列對齊，從而實現序列信息的抽取和表徵。經過多次改進，Transformer中的multi-headed attention機制被證明是Transformer性能提升的關鍵所在。

Multi-headed attention的主要思想是將輸入序列分別進行多個頭的Attention計算，然後將各個頭的Attention結果進行拼接，最後通過瓶頸線性層的處理得到最終的Attention結果。其中，拼接操作的目的在於同時考慮多個語義信息，更好地捕捉序列中的關鍵信息。這個機制不僅提高了模型效果，還可以增加模型的魯棒性和泛化能力。

下面，我們以一個簡單實例介紹multi-headed attention的具體實現過程。

二、實例演示

我們使用Pytorch實現標準的multi-headed attention機制。假設我們現在有一個輸入序列x, 輸入維度為dmodel，序列長度為l，我們需要將x和上下文序列進行注意力計算並輸出，其實現方式如下：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class MultiHeadedAttention(nn.Module):
    def __init__(self, dmodel, num_heads):
        super(MultiHeadedAttention, self).__init__()

        assert dmodel % num_heads == 0
        self.dmodel = dmodel
        self.num_heads = num_heads
        self.head_dim = dmodel // num_heads

        self.query_proj = nn.Linear(dmodel, dmodel)
        self.key_proj = nn.Linear(dmodel, dmodel)
        self.value_proj = nn.Linear(dmodel, dmodel)
        self.out_proj = nn.Linear(dmodel, dmodel)

    def forward(self, x, context=None, mask=None):
        batch_size, len_x, x_dmodel = x.size()

        # 是否是self attention模式
        if context is None:
            context = x

        len_context = context.size(1)

        # query, key, value的計算和劃分
        query = self.query_proj(x).view(batch_size, len_x, self.num_heads, self.head_dim).transpose(1, 2)
        key = self.key_proj(context).view(batch_size, len_context, self.num_heads, self.head_dim).transpose(1, 2)
        value = self.value_proj(context).view(batch_size, len_context, self.num_heads, self.head_dim).transpose(1, 2)

        # Scaled dot-product Attention計算
        query = query / (self.head_dim ** (1/2))
        score = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1))
        if mask is not None:
            mask = mask.unsqueeze(1).unsqueeze(2)
            score = score.masked_fill(mask == 0, -1e9)
        attention = F.softmax(score, dim=-1)

        # Attention乘以value並拼接
        attention = attention.transpose(1, 2)
        context_attention = torch.matmul(attention, value)
        context_attention = context_attention.transpose(1, 2).contiguous()
        new_context = context_attention.view(batch_size, len_x, self.dmodel)

        output = self.out_proj(new_context)
        return output

在這個實現中，我們假定輸入x中每個元素都需要進行上下文關聯計算，所以context參數默認為None，即self-attention模式。但是，在實際中，context參數可以傳入其他相關的序列，從而計算x與該序列的上下文關聯信息，實現更加靈活的attention計算。

上面的代碼實現中，首先將輸入的x, context分別執行全連接變換得到query, key, value矩陣，分別用於實現attention機制的三個關鍵步驟：計算attention得分、將得分映射到輸出序列上下文、輸出最終的Attention結果。實際上，對於每個元素，我們可以將x作為query矩陣，context作為key和value矩陣，從而得到單頭attention的計算結果，最終將多頭的計算結果拼接得到輸出。

三、注意事項

在實際應用中，多頭attention可以用於增強模型的表達能力、提高模型性能、增加模型魯棒性、降低模型過擬合等諸多方面。不過，在使用時需要注意以下幾點：

1. 整除性需求：multi-headed attention要求輸入數據的維度必須是k的倍數，其中k是頭的數量。如果不滿足條件，需要在模型中進行相應的調整。

2. 效果選擇：多頭Attention的機制和參數都會對模型性能產生較大影響。不同的應用場景和實驗測試需要選擇不同的參數設計和機制選擇，以得到最佳效果。

3. 兼容性：multi-headed attention機制可能與某些模型或數據集不兼容。在進行應用前需要進行充分驗證和測試。

四、結語

multi-headed attention機制是Transformer中非常重要的組成部分，它為模型提供了更多的表達能力，並且增加了模型的靈活性和魯棒性。在實際應用中，多頭Attention也往往會成為我們進行模型優化和性能提升的關鍵手段之一。