对注意力机制的直观理解

Q：要查询的问题

K：不同的解决方法的特征

V：答案

Q,K,V的来源：

普通注意力机制：

K,V：encoder

Q：decoder

自注意力机制：

Q,K,V：本身序列

如何提取Q ,K,V？

通过线性层提取，或者说是通过linear，权重矩阵W提取。

如何得到注意力分数：

score:（Q*K的转置）/根号下dk

如何得到注意力权重

softmax（score）

什么是多头注意力机制：

把特征分组

一、注意力机制（Attention Mechanism）

📌 定义：

注意力机制是一种让模型在处理某个信息时，动态地关注输入中更相关的部分的机制。它模仿了人类的注意力行为 ------ 比如你看一张图时，会聚焦在关键区域。

🔧 基本结构（以"Encoder-Decoder Attention"为例）：

Query（查询）：来自解码器，表示"我现在在生成什么，我想知道什么"。
Key（键）和 Value（值）：来自编码器，表示"输入中有哪些信息，每个信息是什么"。
模型计算 Query 与所有 Key 的相似度，得到注意力权重 ，然后用这些权重对 Value 加权求和，得到一个上下文向量（Context Vector）。

🎯 典型应用场景：

机器翻译：Decoder 在生成目标语言单词时，关注源语言句子中相关的词。
图像描述生成：生成某个词（如"狗"）时，关注图像中狗的区域。

🌰 例子：

翻译 "The cat is on the mat" → "猫在垫子上"

当生成"猫"时，模型会把高注意力权重分配给"The cat"。

✅ 关键词 ：跨序列 ，Query 和 Key/Value 来自不同地方。

二、自注意力机制（Self-Attention Mechanism）

📌 定义：

自注意力是注意力机制的一种特例，其中 Query、Key、Value 都来自同一个输入序列。也就是说，序列中的每个词都在"关注"序列中的其他词（包括自己）。

🎯 核心作用：

让模型学习序列内部的依赖关系，无论距离多远。比如：

在句子 "The cat, which was very lazy, didn't move" 中，模型可以通过自注意力让 "cat" 和 "didn't move" 建立联系。

🌰 例子：

输入句子："I love deep learning"

自注意力会让：

"deep" 关注 "learning"
"I" 关注 "love"
每个词都可能关注其他词，形成一个"全连接"的依赖图。

✅ 关键词 ：序列内部 ，Q、K、V 来自同一个地方。

三、关键区别总结

特性	注意力机制（Attention）	自注意力机制（Self-Attention）
Query 来源	通常是目标序列（如 Decoder 的输出）	与 Key/Value 相同，来自同一序列
Key/Value 来源	通常是源序列（如 Encoder 的输出）	与 Query 相同，来自同一序列
作用范围	跨序列（如源语言 → 目标语言）	序列内部（词与词之间的关系）
主要用途	实现"对齐"和"信息选择"	建模长距离依赖、上下文理解
是否需要掩码	通常不需要（但可以有）	Decoder 中需要序列掩码防止看未来
典型位置	Decoder 的 Encoder-Decoder Attention 层	Encoder 和 Decoder 的自注意力层

四、形象比喻

注意力机制 ：

👉 像一个翻译官，一边看中文书（Key/Value），一边写英文作文（Query），时不时抬头看一眼中文原文来决定下一个英文词怎么写。
自注意力机制 ：

👉 像一个读者在读一句话，他会反复看句子里的不同词，理解它们之间的关系。比如读 "她打他" 时，会思考"她"和"他"是谁，"打"是动词，三者如何关联。

五、在 Transformer 中的应用

层	使用的注意力类型	说明
Encoder	自注意力	每个词关注输入序列中所有词
Decoder	自注意力 + 掩码	关注已生成的部分（不能看未来）
Decoder	Encoder-Decoder 注意力	Query 来自 Decoder，Key/Value 来自 Encoder

🔥 所以，Transformer 的强大，正是源于自注意力 + 注意力的组合。

✅ 一句话总结

注意力机制 是一个通用框架，用于在不同序列之间 选择相关信息；
自注意力机制 是它的特例，用于在同一个序列内部建模词与词之间的依赖关系。

你可以把自注意力看作"自己对自己的注意力"，而普通注意力是"我对你的注意力"。

理解这一点，你就掌握了 Transformer 的灵魂！