一步步解析ChatGPT：理解自然语言（多头注意力机制）

一 起因

上一篇推文<一步步解析ChatGPT：RNN模型>我们介绍了循环神经网络（RNN），但是这个网络会面临一些问题，比如在处理长序列的时候，RNN可能面临梯度消失或梯度爆炸等问题。多头注意力机制的引入为解决这些问题提供了一个有效的改良方法。多头注意力机制能够并行地处理不同位置的信息，从而更好地捕捉全局上的语义关联，避免了在长序列中的梯度传递问题。通过多头注意力的组合，模型可以更加全面地理解序列中的关系，从而在某些任务上取得更好的性能。

那么，接下来，开启我们的ChatGPT的多头注意力之旅吧。

二 正文2.1 多头注意力机制的通俗易懂解读

在我们处理文本或其他序列数据时，不同的词或位置之间可能存在复杂的关联性。如果想RNN那样计算，我们再面临长序列的时候就面临梯度爆炸。因此，多头注意力机制的原理是通过引入多个注意力头（就像多个关注点）来同时学习不同类型的关联性。每个注意力头都可以专注于捕捉一种关联，比如语法结构、词义等，从而使模型能够更全面地理解输入信息。

多头注意力的优势在于它通过并行处理多个注意力头时能够捕捉到更丰富的语义信息（也就是理解自然语言），使模型在理解文本时更加灵活和准确。通过使用多个头，模型可以同时学习处理不同种类的语义信息，然后将这些信息进行整合，得到更全面的表示。

举个例子来说，假设我们有一个句子：“猫喜欢吃鱼”。使用多头注意力，模型可以通过不同的头同时关注“猫”和“鱼”之间的语法关系（例如主语和谓语关系）、它们的词义以及它们在整个句子中的位置关系。通过这样的处理，模型可以更好地理解这个句子的含义，因为每个头都在专注于一种特定的关联性。

2.2 多头注意机制的步骤解析

多头注意力机制的步骤如下：

输入：我们有三组向量，即查询（Q）、键（K）和值（V）。它们分别用来表示待处理序列中的不同位置或词的特征。

权重计算：对于每个注意力头，我们通过计算查询和键之间的相似度得分，从而将得分进行缩放（例如除以一个较小的数值，如根号下特征维度），以防止数值过大。接下来，借助softmax函数将得分转换为注意力权重，使得所有权重在[0, 1]的范围内且和为1。

加权平均：使用注意力权重对值进行加权平均，进一步得到各个位置或词的输出。

多头合并：将所有注意力头的输出进行拼接，得到最终的多头注意力输出。

关联ChatGPT: 通过最终的多头注意力输出，实际上我们就可以更好的理解这句话的含义，至少从机器的角度，最后，再与预训练后的大型语料库进行查找，我们就可以查找到这句话对应的回答（当然，实际过程会复杂的多，但是我们已经实现了第一步，对句子含义的理解）2.2 多头注意机制的代码解析和可视化

首先，show you the code

随后，我们对结果进行可视化

最后，通过将这4个多注意头的权重值相加，即可得到我们的最终输出，即针对查询，我们计算出这个查询的机器理解，从而与相应的训练后的大型语料库进行理解，从而得出我们用于回答的句子
详细的论文是2017年发表在arxiv的预印本：Attention Is All You Need。大家可以去看一下。

三 惯例小结

当然，现实中RNN算法远远不是这么简单的，存在许多优化的过程，从而最大程度的学习到序列生成的规律。但是其底层逻辑就是按时间序列对下一次所有元素进行概率预测，从而确定下一个最应该出现的元素。这种记忆和上下文感知的能力使得 RNN 在处理序列数据时非常有用，可以应用于自然语言处理、时间序列分析、生成文本等任务。

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周末，适合诗和远方