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[B, H, Lq, Lkv] scores torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1)) # 步骤B缩放 (Scaling) scores scores / self.scale_factor # 步骤C掩码应用 (Mask Application) if attn_mask is not None: # 通常用极大的负值填充被掩码位置使softmax后概率接近0 # 这里attn_mask为True/1表示需要被掩码 scores scores.masked_fill(attn_mask, float(-inf)) # 组件5注意力分布生成 (Distribution Component) # Softmax是注意力权重的核心非线性激活 attn_weights F.softmax(scores, dim-1) # [B, H, Lq, Lkv] attn_weights self.dropout(attn_weights) # 组件6上下文聚合 (Context Aggregation Component) # [B, H, Lq, Lkv] [B, H, Lkv, d_v] - [B, H, Lq, d_v] context torch.matmul(attn_weights, value) # 输出投影 output self.W_o(context) # 投影回模型维度 return output, attn_weights深度剖析投影组件(W_q, W_k, W_v)将输入映射到不同的语义空间。Query代表“我要找什么”Key代表“我有什么”Value是“我实际提供的信息”。分离投影是注意力灵活性的根源。分数计算组件点积操作。它衡量Query和Key的相似性是其计算复杂度**O(L^2 * d)**的根源L为序列长度。分布组件(Softmax)将分数归一化为概率分布。这是注意力的“选择性”核心但也是阻止线性化的关键Softmax的非线性依赖于所有分数。聚合组件(matmul(attn_weights, value))加权求和实现信息融合。第二部分瓶颈与新思路组件级的演进经典组件的O(L^2)复杂度使其难以处理超长序列如长文档、高分辨率图像。研究者们开始从组件层面寻求突破。2.1 核心瓶颈Softmax与全局依赖Softmax操作要求计算所有分数后才能归一化这导致了无法逐token计算必须存储完整的L x L分数矩阵内存开销大。计算无法线性化必须进行QK^T的矩阵乘法。2.2 线性注意力解耦“相似性”与“聚合”线性注意力Linear Attention的核心思想是重新设计注意力公式使其表达为线性映射的序列。其关键组件替换如下传统注意力Attention(Q, K, V) softmax(QK^T / sqrt(d_k)) V线性注意力核函数视角LinearAttention(Q, K, V) (φ(Q) * φ(K)^T) V φ(Q) * (φ(K)^T * V)其中φ是一个特征映射函数。组件级对比实现class LinearAttentionComponent(nn.Module): 线性注意力的一种实现基于随机特征映射 关键革新将复杂度从O(L^2*d)降至O(L*m*d)m为特征维度。 def __init__(self, d_model, feature_dim256, eps1e-6): super().__init__() self.eps eps self.feature_dim feature_dim # 使用随机固定矩阵进行特征映射 (Component: Feature Map) # 这里使用近似softmax的Random Fourier Features self.proj_q nn.Linear(d_model, feature_dim) self.proj_k nn.Linear(d_model, feature_dim) # 可学习的输出投影 self.proj_v nn.Linear(d_model, d_model) self.proj_out nn.Linear(d_model, d_model) def forward(self, query, key, value): query, key, value: [B, L, d_model] 返回: [B, L, d_model] B, L_q, _ query.shape _, L_kv, _ key.shape # 1. 特征映射 (替换点积和Softmax) Q_feat F.elu(self.proj_q(query)) 1 # φ(Q)确保非负 K_feat F.elu(self.proj_k(key)) 1 # φ(K) V_proj self.proj_v(value) # 可选的V投影 # 2. 线性聚合的核心先计算KV的聚合状态 (关键优化) # [B, feature_dim, d_model] [B, feature_dim, L_kv] [B, L_kv, d_model] KV_state torch.matmul(K_feat.transpose(1, 2), V_proj) # O(L * m * d) # 3. 计算注意力输出 (每个Query独立) # 分母用于数值稳定模拟softmax的归一化 Z 1.0 / (torch.matmul(Q_feat, K_feat.sum(dim1, keepdimTrue).transpose(1, 2)) self.eps) # [B, L_q, d_model] [B, L_q, feature_dim] [B, feature_dim, d_model] context torch.matmul(Q_feat, KV_state) # O(L * m * d) context context * Z # 归一化 output self.proj_out(context) return output组件革新点特征映射组件(φ): 将Q和K映射到高维或不同空间使φ(Q)φ(K)^T能近似exp(QK^T)。常用elu(x)1、relu(x)等简单函数。聚合顺序交换(φ(Q)φ(K)^T)V φ(Q)(φ(K)^T V)。这允许我们先计算φ(K)^T V得到一个[feature_dim, d_model]的“状态矩阵”其大小与序列长度L无关。对于每个新token的φ(Q)只需与该状态矩阵相乘即可实现了增量计算和线性复杂度。2.3 门控注意力单元Gated Attention Unit, GAU合并与简化GAU是另一个从组件层面重构的杰出代表。它质疑了“多头”设计的必要性并提出用更简单的门控单元替代。class GatedAttentionUnit(nn.Module): GAU: 将注意力与FFN融合用门控控制信息流 参考https://arxiv.org/abs/2202.10447 def __init__(self, d_model, expansion_factor2, dropout0.1): super().__init__() intermediate_dim int(d_model * expansion_factor) # 组件合并Q、K、V投影合并为两个全连接层 self.proj_u nn.Linear(d_model, intermediate_dim, biasFalse) # 用于门控值 self.proj_v nn.Linear(d_model, intermediate_dim, biasFalse) # 用于注意力值 # 简化的注意力计算共享的基向量Per-dimension scaling self.base_weight nn.Parameter(torch.randn(intermediate_dim)) # 门控组件 (Gating Component) self.gate_act nn.Sigmoid() # 输出投影 self.proj_o nn.Linear(intermediate_dim, d_model) self.dropout nn.Dropout(dropout) def forward(self, x, zNone): x: 主输入 [B, L, d_model] z: 可选上下文输入用于编码器-解码器默认为x if z is None: z x # 1. 并行计算门控值和注意力基值 U self.proj_u(x) # [B, L, intermediate_dim] V self.proj_v(z) # [B, L, intermediate_dim] # 2. 计算简化的注意力权重逐维度的缩放而非点积 # 这里是一个高度简化的版本实际GAU有更复杂的相对位置编码 # QK^T 被近似为 (U * base_weight) 和 V 的交互 Q_base U * self.base_weight.view(1, 1, -1) # 伪注意力分数实际实现中会加入相对位置偏置 attn_scores torch.matmul(Q_base, V.transpose(1, 2)) # [B, L, L] # 应用缩放和softmax scale V.shape[-1] ** -0.25 attn_weights F.softmax(attn_scores * scale, dim-1) attn_weights self.dropout(attn_weights) # 3. 上下文聚合 context torch.matmul(attn_weights, V) # [B, L, intermediate_dim] # 4. 门控融合: 将原始信息(U)与注意力上下文(context)融合 gate self.gate_act(U) mixed gate * context (1 - gate) * U # 5. 输出投影 output self.proj_o(mixed) return output组件革新点投影合并组件将独立的Q、K、V投影简化为U和V两个投影参数更少。门控融合组件(gate): 引入了动态路由机制决定保留多少原始信息(U)与多少经过注意力调制的信息(context)。这是对“残差连接”的更精细的、数据依赖的替代。简化注意力组件通过逐维度缩放(base_weight)等方式简化分数计算减少了计算量。第三部分工程优化中的组件策略3.1 内存高效注意力分块计算对于超长序列即使使用线性注意力中间状态也可能过大。分块处理是关键。def memory_efficient_attention_chunked(query, key, value, chunk_size512): 分块计算注意力避免O(L^2)内存峰值。 适用于推理或有限内存训练。 B, H, L, D query.shape output torch.zeros(B, H, L, D, devicequery.device) # 分块处理Query for i in range(0, L, chunk_size): end_i min(i chunk_size, L) query_chunk query[:, :, i:end_i, :] # 对于每个Query块需要与所有Key交互 # 可以进一步对Key/Value分块以减少内存 scores_chunk torch.matmul(query_chunk, key.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(D) attn_weights_chunk F.softmax(scores_chunk, dim-1) output_chunk torch.matmul(attn_weights_chunk, value) output[:, :, i:end_i, :] output_chunk return output3.2 注意力头的动态稀疏化并非所有注意力头在所有时刻都同等重要。可以让模型动态决定激活哪些头。class DynamicSparseAttentionHead(nn.Module): 动态稀疏头通过门控机制决定每个头是否被激活。 引入轻微的计算开销但可能显著提升效率。 def __init__(self, d_model, n_heads, sparsity_threshold0.1): super().__init__() self.n_heads n_heads self.head_dim d_model // n_heads self.threshold sparsity_threshold # 每个头一个门控参数 (可学习的) self.head_gates nn.Parameter(torch.ones(1, n_heads, 1, 1)) self.router nn.Linear(d_model, n_heads) # 根据输入预测头的重要性 def forward(self, x, attention_fn): attention_fn: 一个接受 (q, k, v) 并返回输出的函数 B, L, _ x.shape # 计算头的重要性分数 importance_scores self.router(x.mean(dim1)) # [B, n_heads] # 生成二进制门 (Straight-Through Estimator) binary_gates (importance_scores self.threshold).float() # STE: 在前向用二进制在反向用重要性分数的梯度 binary_gates binary_gates importance_scores - importance_scores.detach() # 重塑并应用门控 binary_gates binary_gates.view(B, self.n_heads, 1, 1) # 正常的QKV投影和多头分割... # ... (此处省略标准的多头投影和重塑代码) q, k,