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【面试】解释Attention和Self-Attention的区别

时间:2024-08-12 14:27:12浏览次数:11  
标签:Self Attention 面试 向量 序列 机制 输入

面试模拟场景

面试官: 你能解释一下Attention和Self-Attention的区别吗?

参考回答示例

1. Attention机制

基本概念:

  • Attention 是一种能够动态聚焦输入序列中不同部分的机制,允许模型根据需要选择性地关注输入数据的某些部分。这种机制最早被引入到机器翻译任务中,用于在翻译时选择性地关注源语言句子的不同部分,从而生成目标语言的词。

工作原理:

  • 在机器翻译等任务中,模型需要在生成目标序列中的每一个词时,根据输入序列中的不同部分来确定当前需要关注的部分。Attention机制计算的是输入序列中各个元素(如词或特征)的重要性,生成一组权重,这些权重表示模型在每一步生成中应当关注哪些输入部分。

计算过程:

  • 给定一个输入序列 { x 1 , x 2 , … , x n } \{x_1, x_2, \dots, x_n\} {x1​,x2​,…,xn​} 和一个查询向量 q q q,Attention机制会为每个输入 x i x_i xi​ 计算一个权重 a i a_i ai​,通常通过点积计算:
    a i = softmax ( q ⋅ k i d k ) a_i = \text{softmax} \left( \frac{q \cdot k_i}{\sqrt{d_k}} \right) ai​=softmax(dk​ ​q⋅ki​​)
    其中 k i k_i ki​ 是输入 x i x_i xi​ 的键向量, d k d_k dk​ 是键向量的维度。

  • 最后,通过对输入序列中的每个元素 x i x_i xi​ 加权求和,生成一个加权和向量 c c c:
    c = ∑ i = 1 n a i ⋅ v i c = \sum_{i=1}^n a_i \cdot v_i c=i=1∑n​ai​⋅vi​
    其中 v i v_i vi​ 是输入 x i x_i xi​ 的值向量。

应用场景:

  • Attention机制广泛应用于序列到序列(Seq2Seq)模型、机器翻译、图像字幕生成等任务中,帮助模型在生成序列时选择性地关注输入序列的不同部分。

2. Self-Attention机制

基本概念:

  • Self-Attention 是Attention机制的一种特殊形式,在Self-Attention中,输入序列中的每一个元素不仅是Attention机制的目标,还同时作为查询(Query)、键(Key)和值(Value)。换句话说,Self-Attention机制用于同一序列内各元素之间的关系建模。

工作原理:

  • Self-Attention机制允许模型在对序列中的每个元素进行编码时,考虑该元素与序列中其他元素的关系。这在处理长序列数据时尤为重要,因为Self-Attention能够捕捉到序列中远距离的依赖关系。

计算过程:

  • Self-Attention的计算与普通的Attention类似,但查询、键和值都来自同一个输入序列。给定输入序列 { x 1 , x 2 , … , x n } \{x_1, x_2, \dots, x_n\} {x1​,x2​,…,xn​},每个 x i x_i xi​ 都作为查询向量 q i q_i qi​、键向量 k i k_i ki​ 和值向量 v i v_i vi​。对于序列中的每个元素 x i x_i xi​,计算与其他所有元素 x j x_j xj​ 的Attention权重:
    a i j = softmax ( q i ⋅ k j d k ) a_{ij} = \text{softmax} \left( \frac{q_i \cdot k_j}{\sqrt{d_k}} \right) aij​=softmax(dk​ ​qi​⋅kj​​)
  • 然后,对于每个 x i x_i xi​,生成一个新的表示 c i c_i ci​:
    c i = ∑ j = 1 n a i j ⋅ v j c_i = \sum_{j=1}^n a_{ij} \cdot v_j ci​=j=1∑n​aij​⋅vj​
    应用场景:
  • Self-Attention是Transformer模型的核心机制,广泛应用于自然语言处理任务,如语言模型(如BERT、GPT)以及文本分类、机器翻译等。它可以并行化计算,并有效处理长序列数据。

3. Attention与Self-Attention的区别

1. 目标和来源:

  • Attention: 传统的Attention机制的查询向量 q q q 和键值对 k , v k, v k,v 可以来自不同的序列或不同的模型部分。通常用于将一个序列的输出对齐到另一个序列的输入上(如在机器翻译中,目标语言与源语言的对齐)。
  • Self-Attention: Self-Attention中,查询、键和值都来自同一序列。它用于建模序列内部元素之间的关系,因此通常应用于同一序列内部的特征提取。

2. 适用场景:

  • Attention: 通常应用于处理不同序列之间的关系,例如在序列到序列模型中,通过Attention机制使得解码器能够选择性地关注编码器输出的不同部分。
  • Self-Attention: 主要用于建模同一序列中不同位置元素之间的依赖关系,尤其适用于长序列数据的全局信息捕捉,如自然语言处理中的句子或文档级任务。

3. 计算特性:

  • Attention: 计算复杂度依赖于查询向量和键值对的长度,适用于处理不同长度的输入和输出序列。
  • Self-Attention: 计算复杂度为 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2),其中 n n n 是输入序列的长度。由于查询、键和值都是同一序列中的元素,因此更适合并行计算。

4. 总结

  • Attention: 是一种用于处理序列间关系的机制,允许模型选择性地关注输入序列的不同部分,广泛应用于机器翻译、图像字幕生成等任务。
  • Self-Attention: 是Attention的一种特殊形式,用于建模同一序列内元素之间的关系,特别适合处理长序列数据,并且是Transformer模型的核心机制。

标签:Self,Attention,面试,向量,序列,机制,输入
From: https://blog.csdn.net/Lewiz_124/article/details/141124176

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