Multi-Headed Attention：让你的模型更出色

一、背景知识

Transformer是深度学习中非常出色的NLP模型，它在机器翻译和其他自然语言处理任务中都取得了非常好的成果。Transformer使用了一种叫做“Attention”的机制，用于将输入序列和上下文序列对齐，从而实现序列信息的抽取和表征。经过多次改进，Transformer中的multi-headed attention机制被证明是Transformer性能提升的关键所在。

Multi-headed attention的主要思想是将输入序列分别进行多个头的Attention计算，然后将各个头的Attention结果进行拼接，最后通过瓶颈线性层的处理得到最终的Attention结果。其中，拼接操作的目的在于同时考虑多个语义信息，更好地捕捉序列中的关键信息。这个机制不仅提高了模型效果，还可以增加模型的鲁棒性和泛化能力。

下面，我们以一个简单实例介绍multi-headed attention的具体实现过程。

二、实例演示

我们使用Pytorch实现标准的multi-headed attention机制。假设我们现在有一个输入序列x, 输入维度为dmodel，序列长度为l，我们需要将x和上下文序列进行注意力计算并输出，其实现方式如下：

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的计算和划分
        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计算
        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并拼接
        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

在这个实现中，我们假定输入x中每个元素都需要进行上下文关联计算，所以context参数默认为None，即self-attention模式。但是，在实际中，context参数可以传入其他相关的序列，从而计算x与该序列的上下文关联信息，实现更加灵活的attention计算。

上面的代码实现中，首先将输入的x, context分别执行全连接变换得到query, key, value矩阵，分别用于实现attention机制的三个关键步骤：计算attention得分、将得分映射到输出序列上下文、输出最终的Attention结果。实际上，对于每个元素，我们可以将x作为query矩阵，context作为key和value矩阵，从而得到单头attention的计算结果，最终将多头的计算结果拼接得到输出。

三、注意事项

在实际应用中，多头attention可以用于增强模型的表达能力、提高模型性能、增加模型鲁棒性、降低模型过拟合等诸多方面。不过，在使用时需要注意以下几点：

1. 整除性需求：multi-headed attention要求输入数据的维度必须是k的倍数，其中k是头的数量。如果不满足条件，需要在模型中进行相应的调整。

2. 效果选择：多头Attention的机制和参数都会对模型性能产生较大影响。不同的应用场景和实验测试需要选择不同的参数设计和机制选择，以得到最佳效果。

3. 兼容性：multi-headed attention机制可能与某些模型或数据集不兼容。在进行应用前需要进行充分验证和测试。

四、结语

multi-headed attention机制是Transformer中非常重要的组成部分，它为模型提供了更多的表达能力，并且增加了模型的灵活性和鲁棒性。在实际应用中，多头Attention也往往会成为我们进行模型优化和性能提升的关键手段之一。