Transformer模型的核心是自注意力机制，而它的强大之处在于多层堆叠。每一层的注意力机制都有自己的 ( W_Q )、( W_K ) 和 ( W_V ) 矩阵，这些矩阵在训练开始时是随机的，但经过训练后，每一层的权重都会变得不同。那么问题来了：每一层的注意力机制是否对应不同维度的语义相关性？ 比如，一层负责语法的正确性，一层负责情感的表达，另一层负责逻辑的合理性？本文将深入探讨这个问题。
多层注意力的核心思想
1. 堆叠多层注意力
Transformer模型并不是只有一层注意力，而是通过多层堆叠来实现对语言的深度理解。每一层都有自己的 ( W_Q )、( W_K ) 和 ( W_V ) 矩阵，这些矩阵在训练开始时是随机的，但最终会学习到不同的特征。
- 并非单层：每一层的注意力机制都是独立的，但它们会协同工作，逐层提取更复杂的语义信息。
- 从局部到全局：较低层关注局部特征（如词法、语法），较高层关注全局特征（如情感、逻辑）。
2. 每一层的角色
每一层的注意力机制都可能学习到不同维度的语义相关性。以下是对每一层角色的具体分析：
- 较低的层：倾向于捕捉输入序列中的局部模式和基本语法结构。例如，学习词性、词法信息，或者哪些词语经常在临近位置出现。
- 中间的层：倾向于捕捉较长的依赖关系和句子结构。例如，学习主语和宾语之间的关系，或者指代关系。
- 较高的层：倾向于捕捉更加抽象的语义信息，如篇章结构、主题、情感等。例如，学习文本的总体情感倾向或文章的主题。
3. 初始化的随机性
每一层的权重矩阵 ( W_Q )、( W_K ) 和 ( W_V ) 在训练开始时是随机初始化的。这种随机性使得每一层在初始阶段会关注不同的信息，即使输入数据相同。
- 训练过程：随着训练的进行，每一层的权重矩阵会逐渐收敛到不同的值，从而学习到不同的特征。
- 特征提取：较低层提取局部特征，较高层提取全局特征，最终形成一个层次化的特征表示。
多头注意力机制的补充
1. 多头注意力
在每一层中，通常会使用多头自注意力机制。每个注意力头都有一组独立的 ( W_Q )、( W_K ) 和 ( W_V ) 矩阵。
- 多头学不同特征：每个注意力头会倾向于关注输入序列中不同的方面，类似于不同角度的观察者。
- 不同头侧重不同：例如，一个注意力头可能更关注语法结构，而另一个注意力头可能更关注情感信息。
2. 协同工作
多头注意力机制使得每一层能够从多个角度捕捉输入序列的信息，从而提高模型的表达能力。这些注意力头并不是孤立的，而是协同工作，共同构建更复杂的语义表示。
类比不同语义层面
每一层的自注意力机制可以类比为学习不同维度的语义相关性：
- 语法：学习词语的搭配规则、句法结构等。
- 情感：学习文本的情感倾向，例如，积极、消极、中性等。
- 逻辑：学习句子之间的逻辑关系，例如，因果、转折、对比等。
当然，实际的情况会更复杂，每一层学习的特征可能无法进行如此明确的划分，但总的趋势是：较低层倾向于局部和具体的特征，而较高层倾向于抽象和全局的特征。
总结
多层自注意力机制是Transformer模型的核心，它通过堆叠多个自注意力层，逐层提取输入数据的不同特征：
- 从局部到全局：较低层捕捉局部模式和基本语法，较高层捕捉抽象语义和逻辑关系。
- 从具体到抽象：每一层都在构建更复杂的语义表示，最终形成一个层次化的特征提取器。
- 协同工作：多层自注意力机制和多头注意力机制共同协作，使得模型能够从多个角度理解语言。
正是这种多层次的特征提取和组合，使得Transformer模型能够如此强大，在各种自然语言处理任务中都表现出色。
