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[笔记.AI]多头自注意力机制（Multi-Head Attention）

article 2026/2/27 12:51:04

多头自注意力是深度学习领域，特别是自然语言处理（NLP）和Transformer模型中的关键概念。其发展源于对序列数据中复杂依赖关系的建模需求，特别是在Transformer架构的背景下。

举例

比喻-读长篇文章

用一个简单的比喻来理解“多头注意力机制”——想象你在读长篇文章，为了全面理解，你可能先浏览主旨，再仔细阅读细节，还可能找特定关键词或主题，通过用不同的方式来理解整篇文章。

第一次，你可能会快速浏览全文，抓住主要观点（这就像一个“头”关注全局）。
第二次，你可能会仔细阅读某些段落，理解细节（这就像另一个“头”关注局部）。
第三次，你可能会寻找特定的关键词或主题，分析它们之间的关系（这就像第三个“头”关注特定模式）。

每个“头”都在关注文本的不同方面——语法、语义、上下文等。通过结合这些不同的视角，你最终能对文章有更全面的理解。

案例-机器翻译任务

假设我们需要翻译英文句子 "I love artificial intelligence" 。传统模型可能只关注单一的上下文关系，而多头自注意力机制可以同时捕捉到 "I" 和 "love" 的主谓关系，以及 "artificial" 和 "intelligence" 的修饰关系。

步骤解析：

输入嵌入：将英文句子中的每个单词映射为向量。
多头自注意力：通过多个头分别捕捉不同的语义关系，例如：
头 1 关注 "I" 和 "love" 的关系。
头 2 关注 "artificial" 和 "intelligence" 的关系。
输出生成：通过注意力机制加权后，生成句子的翻译结果。

（下面借助 Grok 3 协助生成）

背景与定义

多头自注意力最初由Vaswani等人在2017年的论文“Attention Is All You Need”中提出，标志着Transformer模型的诞生。该机制扩展了自注意力，允许模型通过多个并行“头”同时关注输入序列的不同部分。每个头可以学习捕获不同类型的依赖关系，例如短距离的语法结构或长距离的语义关联。

根据Multi-Head Attention Explained的内容，多头注意力模块运行注意力机制多次，输出被连接并线性变换。直观上，多个头允许模型以不同方式关注序列部分，例如长距离依赖与短距离依赖。

自注意力的基础

为了理解多头自注意力，我们首先需要掌握自注意力机制。给定输入序列(X)，每个标记生成查询（Q）、键（K）和值（V）向量：

$Q=XW^Q$
$K = X W^K$
$V = X W^V$

其中， $W^Q$ 、 $W^K$ 、 $W^V$ 是可学习的权重矩阵。注意力得分通过以下公式计算：

$Attention(Q,K,V)=softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V$

这里， ${d_k}$ 是键的维度，缩放因子 $\frac{1}{\sqrt{d_k}}$ 防止点积过大。softmax函数将得分归一化为概率分布，最终通过加权求和值向量生成输出。

根据Difference between Self-Attention and Multi-head Self-Attention，自注意力分析序列中元素之间的关系，每个元素基于Q、K、V向量计算兼容性得分。

多头自注意力的工作原理

多头自注意力通过并行运行多个自注意力头来增强这一过程。对于( h )个头，计算如下：

$head_i=Attention(QW_i^Q,KW_i^K,VW_i^V)$

其中， $W_i^Q$ 、 $W_i^K$ 、 $W_i^V$ 是第( i )个头的投影矩阵。所有头的输出随后被连接并线性变换：

$MultiHead(Q,K,V)=Concat(head_1,...,head_h)W^Q$

根据11.5. Multi-Head Attention，查询、键和值通过( h )个独立学习的线性投影变换，然后并行输入注意力池化。最后，( h )个池化输出被连接并通过另一个线性投影生成最终输出。

优势与应用

多头自注意力的主要优势在于其多样性和效率：

多样性：每个头可以专注于不同的子空间。例如，根据Why multi-head self attention works，一个头可能关注短距离依赖，另一个关注长距离语义关系。
效率：并行计算使得多头注意力在GPU上特别高效。根据Understanding and Coding Self-Attention, Multi-Head Attention，代码实现通常使用MultiHeadAttentionWrapper类，初始化多个SelfAttention实例。

在Transformer中，多头自注意力用于编码器和解码器。编码器使用自注意力处理输入序列，允许每个位置关注所有位置。解码器使用因果掩码，确保预测位置( i )时仅关注前面的位置。

根据Explained: Multi-head Attention (Part 1)，自注意力允许网络学习如何在输入序列（称为标记）之间路由信息，例如句子“the cat jumped over the lazy dog”中，模型可能学习将“cat”与“jumped”关联。

技术细节与实现

实现多头自注意力时，通常设置头的数量( h )为超参数，每个头的输出维度为 $d_{model}/h$ 。根据Multi-Head Self Attention: Short Understanding，在大型语言模型（LLM）中，使用掩码多头自注意力，防止模型“向前看”，适用于下一词预测任务。

计算复杂度方面，根据Tutorial 6: Transformers and Multi-Head Attention，与RNN相比，自注意力层可以并行化所有操作，但在序列长度超过隐藏维度时可能更昂贵。

意外的应用扩展

除了NLP，多头自注意力还应用于视觉Transformer中。根据How does the multi-head attention mechanism work in deep learning?，它可以将图像分割为补丁序列，类似于文本处理，扩展了其应用范围。

小结

多头自注意力通过并行运行多个自注意力头，增强了模型捕获复杂依赖关系的能力。其在Transformer中的应用推动了NLP的进步，同时在视觉任务中也显示出潜力。未来，随着更高效的Transformer变体发展（如Tay等人的研究），多头自注意力可能进一步优化长序列处理。

关键引文

Multi-Head Attention Explained
Difference between Self-Attention and Multi-head Self-Attention
Why multi-head self attention works
11.5. Multi-Head Attention
Understanding and Coding Self-Attention, Multi-Head Attention
Explained: Multi-head Attention (Part 1)
Tutorial 6: Transformers and Multi-Head Attention
Multi-Head Self Attention: Short Understanding
How does the multi-head attention mechanism work in deep learning?

举例