目录
[1. 为何使用多头注意力机制？](#1. 为何使用多头注意力机制？)
[2. Q和K使用不同权重矩阵的原因](#2. Q和K使用不同权重矩阵的原因)
[3. 选择点乘而非加法的原因](#3. 选择点乘而非加法的原因)
[4. Attention进行scaled的原因](#4. Attention进行scaled的原因)
[5. 对padding做mask操作](#5. 对padding做mask操作)
[6. 多头注意力降维原因](#6. 多头注意力降维原因)
[7. Transformer Encoder模块简介](#7. Transformer Encoder模块简介)
[8. 乘以embedding size的开方的意义](#8. 乘以embedding size的开方的意义)
[9. 位置编码](#9. 位置编码)
[10. 其他位置编码技术](#10. 其他位置编码技术)
[11. Transformer中的残差结构及其意义](#11. Transformer中的残差结构及其意义)
[12. LayerNorm与BatchNorm](#12. LayerNorm与BatchNorm)
[13. BatchNorm介绍](#13. BatchNorm介绍)
[14. Transformer的前馈神经网络](#14. Transformer的前馈神经网络)
[15. Encoder与Decoder的交互](#15. Encoder与Decoder的交互)
[16. Decoder自注意力与Encoder的区别](#16. Decoder自注意力与Encoder的区别)
[17. Transformer的并行化](#17. Transformer的并行化)
[18. WordPiece Model与Byte Pair Encoding](#18. WordPiece Model与Byte Pair Encoding)
[19. Transformer训练中的学习率与Dropout](#19. Transformer训练中的学习率与Dropout)
[20. BERT与Transformer attention屏蔽技巧](#20. BERT与Transformer attention屏蔽技巧)
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1. 为何使用多头注意力机制？
多头注意力机制使得模型能够并行处理信息的不同方面，每个头可以专注于输入序列的不同位置或特征，从而捕捉更丰富、更细腻的上下文依赖。单头注意力虽然也能捕捉序列间的关系，但其关注范围相对有限。多头机制提高了模型的表达能力，相当于模型可以"多视角"地审视输入数据，每个多头可以学习到不同类型的注意力模式，共同提升整体性能。
2. Q和K使用不同权重矩阵的原因
Q（查询）和K（键）使用不同的权重矩阵是因为这样能够增加模型的非线性表达能力，允许模型从不同角度（或维度）分别编码查询和键的信息。如果Q和K共享相同的权重矩阵，则它们会生成相同或高度相关的向量空间表示，限制了模型识别不同模式的能力。不同矩阵生成的Q和K进行点乘，可以更灵活地衡量不同部分输入之间的相关性。
3. 选择点乘而非加法的原因
点乘在计算复杂度上与加法相似，但在效果上，点乘能够更好地捕捉向量间的相似度，因为它考虑了元素级别的乘积，这在数学上等价于内积，可以衡量两个向量的"方向"一致性。而加法则更多反映的是两个向量的总"大小"。在注意力机制中，我们关心的是向量间关系的密切程度，因此点乘更适合。
4. Attention进行scaled的原因
除以 dk 是为了避免点积的结果因向量长度的增加而过分放大，导致softmax函数在计算概率分布时出现梯度消失或饱和问题。这有助于模型训练更加稳定，尤其是在维度较大的情况下。公式上， Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)V ，其中， dk 是分母的缩放因子。
5. 对padding做mask操作
在计算attention score时，可以为padding位置的值设置为非常小的负数（如-1e9），这样经过softmax后，这些位置的权重接近0，即在计算上下文表示时忽略padding位置的影响。
6. 多头注意力降维原因
每个头进行降维是为了在不增加过多计算成本的前提下，允许模型探索更多的注意力子空间。多个低维头相比于单个高维头，可以在同样计算资源下学习更丰富的特征组合。
7. Transformer Encoder模块简介
Encoder由多个相同的层堆叠而成，每一层包括Self-Attention子层和一个前馈神经网络（FFN）子层，两侧均有残差连接和Layer Normalization。Self-Attention帮助捕获输入序列的长距离依赖，FFN引入非线性，增强模型表达能力。
8. 乘以embedding size的开方的意义
在输入词嵌入后乘以 dmodel 主要是为了初始化时调整词向量的尺度，使其初始分布更为合理，避免训练初期的爆炸或消失梯度问题，提高模型训练的稳定性。
9. 位置编码
位置编码是为了让Transformer能够理解序列中元素的位置信息，因为Transformer架构本身不包含循环或卷积结构，无法直接捕获位置信息。位置编码通过在词嵌入上添加特定模式的向量来实现，这些模式通常是正弦和余弦函数的组合，能区分不同位置的输入。
10. 其他位置编码技术
绝对位置编码 ：如上述，直接添加到词嵌入中。
相对位置编码 ：仅编码词对之间的相对距离，更灵活，常用于Transformer-XL等模型中。
** Rotary Positional Embedding**：提出于RoPE，旋转式位置编码，利用复数旋转矩阵动态调整词嵌入，保持位置信息的相对性，适合长序列任务。
11. Transformer中的残差结构及其意义
残差连接允许信息直接跳过复杂的子层（如Self-Attention和FFN），直接传递到下一层，减轻了梯度消失问题，加速了模型收敛，并且增加了模型深度，提高表达能力。
12. LayerNorm与BatchNorm
LayerNorm在Transformer中用于每个样本的每个特征维度上标准化，保证了不同层间输入的分布一致，适用于Transformer这种没有固定批量大小（尤其是解码器自注意力时）和顺序无关的场景。
LayerNorm一般置于每个子层的输入或输出端，有助于训练稳定性和速度。
BatchNorm基于整个batch的数据进行标准化，不适合Transformer这类序列到序列模型，因其依赖于固定长度的批次。
13. BatchNorm介绍
BatchNorm在训练时对每个mini-batch的数据进行标准化，减少内部协变量偏移，加速收敛，提高模型泛化能力。缺点包括增加了训练时间，对小批量数据效果不佳，且不适用于RNN等序列模型。
14. Transformer的前馈神经网络
Transformer的FFN通常包含两个线性变换层，中间夹着ReLU或GELU激活函数。这种结构引入非线性，增强了模型的表达能力。GELU相比ReLU，具有更好的非线性表达和光滑性，有助于模型学习更复杂的特征。
15. Encoder与Decoder的交互
Encoder和Decoder通过编码器-解码器注意力（Encoder-Decoder Attention）机制交互。在Decoder阶段，每个位置的单词不仅关注自身序列内的其他单词（自注意力），还关注Encoder的输出，从而在生成目标序列时考虑源序列的全局信息。
16. Decoder自注意力与Encoder的区别
Decoder的多头自注意力机制在训练时需要加入"未来遮挡"（sequence mask），确保在生成当前位置的输出时，模型只能看到过去的位置信息，不能看到未来的信息，符合自然语言的生成逻辑，避免信息泄露。
17. Transformer的并行化
Transformer模型设计上天然支持并行计算，特别是在自注意力和前馈网络层。由于其计算可以被拆分为独立的向量运算，非常适合GPU等并行计算硬件。Decoder端虽然在自注意力层受到序列依赖的限制，但除自注意力外的其它部分仍可并行化。
18. WordPiece Model与Byte Pair Encoding
WordPiece : 是一种文本分词方法，将文本切分成一系列有意义的子词单元。广泛应用于BERT等模型，有利于处理罕见词汇。
Byte Pair Encoding (BPE) : 通过统计文本中最频繁出现的字符对来构建词汇表。随着迭代，新的符号是由最频繁出现的字符对组成。适用于多种语言，包括稀有语种。
19. Transformer训练中的学习率与Dropout
学习率 ：通常采用预热（warmup）策略，初期缓慢增加，之后按预定策略衰减，如线性衰减或余弦退火，以平衡初期的快速学习和后期的精细调整。
Dropout ：在训练期间随机"丢弃"一部分神经元，防止模型过度拟合。通常设置在0.1至0.5之间，应用在全连接层和自注意力输出。测试时不需要使用Dropout，以得到确定性的输出。
20. BERT与Transformer attention屏蔽技巧
BERT在训练过程中使用了Masked Language Model任务，但它并未直接在注意力机制上进行屏蔽操作。这是因为BERT主要关注于如何从掩码输入中预测缺失的token，而Transformer的自注意力机制中加入的mask是用来确保解码器生成时只依赖于过去的上下文，这是两种不同的应用场景和目的。