多头注意力与交叉注意力机制简介

在深度学习领域，注意力机制（Attention Mechanism）是 Transformer 模型的核心组件之一，它通过权重分配的方式帮助模型关注输入数据中的关键部分。多头注意力（Multi-head Attention）和交叉注意力（Cross Attention）是注意力机制的两种重要变体，本文将简要介绍它们的原理和应用。

什么是多头注意力？

多头注意力是 Transformer 架构中的关键创新。它通过并行计算多个注意力头（Attention Heads）来增强模型对不同关联关系的捕捉能力。

功能与优势

• 并行计算：通过对查询（Query）、键（Key）和值（Value）进行线性变换，生成多个子空间（Subspace），每个子空间对应一个注意力头。
• 多样化表示：每个注意力头负责捕捉不同类型的语义关系，如位置关系、语义相关性等。
• 信息丰富性：多个注意力头的输出被拼接后经过线性变换，生成最终的注意力结果，整合了多头的信息。

应用场景

多头注意力广泛应用于自然语言处理（NLP）任务，如机器翻译、文本摘要和问答系统等。

什么是交叉注意力？

交叉注意力用于多模态任务中，帮助模型在不同模态之间建立关联。它通过计算源模态和目标模态之间的注意力权重，实现跨模态的信息交互。

功能与优势

• 模态间交互：通过注意力机制连接文本、图像等不同模态的特征。
• 动态权重分配：根据上下文动态调整模态间的关注程度。
• 增强表达：促进不同模态特征的融合，提升模型对复杂任务的理解能力。

应用场景

交叉注意力常用于多模态任务，如视觉-语言预训练（VLP）、图像描述生成和多模态对话系统等。

总结

多头注意力和交叉注意力都是提升模型表达能力的重要工具。前者通过并行注意力头增强单模态内的信息处理能力，后者通过跨模态注意力提升多模态任务的对齐能力。两者在自然语言处理和多模态学习中发挥着重要作用。