Attention

Attention（注意力机制）是一种在处理序列数据时的机制，它能够使得模型在处理每一个元素时能够“关注”到序列中的其他元素，并相应地调整自己的权重。在自然语言处理（NLP）中，注意力机制能够使得模型在处理每一个单词时能够关注到其他单词，从而更好地理解整个句子的含义。

乘性Attention和加性Attention的区别

乘性Attention和加性Attention的区别主要在于计算注意力权重的方式不同。乘性Attention通过计算query和key的点积然后除以scaled factor来计算注意力权重，而加性Attention通过计算query和key的点积然后加上一个偏置项来计算注意力权重。

Self-Attention采用Dot-Product Attention的原因

Self-Attention采用Dot-Product Attention是因为它在计算注意力权重时简单且高效，能够使得模型在处理每一个元素时能够关注到序列中的其他元素，从而更好地进行序列处理任务。

Scaled因子的作用

Scaled factor的作用主要是为了使得注意力权重能够在不同的scale下进行计算，防止在计算过程中出现梯度消失或爆炸的问题。在Dot-Product Attention中，scaled factor通常是隐藏dim（hidden dimension）的平方根，即scaled factor = sqrt(d_k)。

Multi-Head Self-Attention

Multi-Head Self-Attention中的Multi-Head指的是将注意力机制分成多个头，每个头计算注意力权重时使用不同的权重矩阵，最后将各个头的注意力权重进行 concatenate。Multi-Head Self-Attention能够使得模型能够关注到序列中的不同特征，提高模型的性能。但是，Multi-Head Self-Attention中的头数（num_heads）并不是越多越好，头数过多可能会导致计算复杂度增加，从而影响模型的性能。在设计模型架构时，需要根据具体任务和数据集来选择合适的头数。

增加或减少head_dim对结果的影响

如果固定hidden_dim，增加head_dim意味着每个头处理的特征维度减小，而减少head_dim意味着每个头处理的特征维度增大。在某些情况下，增加head_dim可能会提高模型的性能，因为它可以使得模型能够关注到序列中的更细粒度的特征。然而，如果head_dim过大，可能会导致模型过拟合，从而影响模型的性能。因此，在设计模型架构时，需要根据具体任务和数据集来选择合适的head_dim。

对Attention weights应用Dropout的原因

在训练过程中，对Attention weights应用Dropout可以使得模型在训练过程中随机“丢弃”一些注意力权重，从而使得模型更加健壮，防止过拟合。在推理时，Dropout不会被执行，因此不会对模型的性能产生影响。

Self-Attention中qkv的bias设置

在Self-Attention中，qkv（query、key、value）的初始化时，通常会设置一个偏置项，偏置项的作用主要是为了使得模型在训练过程中能够更快地收敛。偏置项的值通常设置为一个较小的正数，例如0.1。

Attention的变种

除了Vanilla Attention之外，还有一些变种的Attention，例如：

Scaled Dot-Product Attention：在计算注意力权重时，将query和key的点积除以scaled factor，从而使得注意力权重能够在不同的scale下进行计算。

Additive Attention：在计算注意力权重时，计算query和key的点积然后加上一个偏置项，从而得到注意力权重。

Location-Based Attention：在计算注意力权重时，引入一个位置编码，使得模型能够更好地关注到序列中的特定位置的元素。 这些变种主要是针对Vanilla Attention的一些缺点和不足进行优化和改进。

Attention的缺点和不足

Attention的缺点和不足主要包括计算复杂度较高，可能过拟合，以及无法处理序列数据中的顺序信息。

Deep Learning的Deep

Deep Learning的Deep是指在模型中包含多层神经网络，通过多层神经网络对数据进行抽象和特征提取，从而提高模型的性能。在代码中叠加多个Attention，可以使得模型能够更好地关注到序列中的不同特征，提高模型的性能。但是，如果Attention层数过多，可能会导致模型过拟合，从而影响模型的性能。因此，在设计模型架构时，需要根据具体任务和数据集来选择合适的Attention层数。

Deep和Wide的作用

在DeepLearning中，Deep和Wide分别指深度学习和广度学习。广度学习主要关注的是模型在特征空间中的覆盖范围，而深度学习主要关注的是模型在特征空间中的抽象能力。在设计模型架构时，需要根据具体任务和数据集来选择合适的模型结构，从而达到更好的性能。

Tokenize

Tokenize是指将文本分割成单词或字符片段的过程。常见的Tokenize方式包括基于规则的Tokenize，基于词典的Tokenize和基于模型的Tokenize。它们的区别主要在于分词的方式不同，基于规则的Tokenize根据预定义的规则进行分词，基于词典的Tokenize使用词典进行分词，而基于模型的Tokenize使用深度学习模型进行分词。

理想的Tokenizer模型的特点

一个理想的Tokenizer模型应该具备准确性，高效性，灵活性和可扩展性。它能够准确地分词，分词速度快，能够处理各种文本格式和语言，并且能够方便地扩展词典或调整分词规则。

特殊Token的作用

Tokenizer中的一些特殊Token，比如开始和结束标记，它们的作用主要是表示文本序列的上下文信息，从而提高模型的性能。我们不能通过模型自动学习到开始和结束标记，因为它们是预定义的，而不是从数据中学习到的。

LLM为什么是Decoder-Only的

LLM是Decoder-Only的，是因为在自然语言处理中，通常需要对输入序列进行编码，然后对编码进行解码以生成目标序列。在解码过程中，需要使用一个解码器（Decoder）来根据编码器（Encoder）的输出生成目标序列。由于解码器只需要根据编码器的输出进行生成，而不需要处理输入序列，因此可以实现