BERT模型中的多头注意力机制详解

摘要

在深度学习领域，特别是自然语言处理（NLP）中，Transformer模型因其卓越的性能而广受关注。其中，多头注意力机制是Transformer模型的核心组成部分之一。本文将深入探讨BERT模型中多头注意力机制的实现细节，帮助读者更好地理解和应用这一关键技术。

1. 引言

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的预训练模型。Transformer模型的核心在于其多头注意力机制，该机制允许模型在处理序列数据时同时关注多个位置的信息，从而提高了模型的表达能力和泛化能力。本文将详细介绍BERT模型中多头注意力机制的实现。

2. 多头注意力机制概述

多头注意力机制的基本思想是将输入张量投影到多个不同的子空间中，在每个子空间中独立计算注意力权重，然后将这些子空间的结果合并起来。这种机制使得模型能够在不同的抽象层次上捕获信息，从而提高了模型的性能。

3. 函数定义

def attention_layer(from_tensor,to_tensor,attention_mask=None,num_attention_heads=1,size_per_head=512,query_act=None,key_act=None,value_act=None,attention_probs_dropout_prob=0.0,initializer_range=0.02,do_return_2d_tensor=False,batch_size=None,from_seq_length=None,to_seq_length=None):"""Performs multi-headed attention from `from_tensor` to `to_tensor`.Args:from_tensor: float Tensor of shape [batch_size, from_seq_length, from_width].to_tensor: float Tensor of shape [batch_size, to_seq_length, to_width].attention_mask: (optional) int32 Tensor of shape [batch_size, from_seq_length, to_seq_length].num_attention_heads: int. Number of attention heads.size_per_head: int. Size of each attention head.query_act: (optional) Activation function for the query transform.key_act: (optional) Activation function for the key transform.value_act: (optional) Activation function for the value transform.attention_probs_dropout_prob: (optional) float. Dropout probability of the attention probabilities.initializer_range: float. Range of the weight initializer.do_return_2d_tensor: bool. If True, the output will be of shape [batch_size * from_seq_length, num_attention_heads * size_per_head].batch_size: (Optional) int. If the input is 2D, this might be the batch size of the 3D version of the `from_tensor` and `to_tensor`.from_seq_length: (Optional) If the input is 2D, this might be the seq length of the 3D version of the `from_tensor`.to_seq_length: (Optional) If the input is 2D, this might be the seq length of the 3D version of the `to_tensor`.Returns:float Tensor of shape [batch_size, from_seq_length, num_attention_heads * size_per_head]."""...

4. 实现细节

4.1 输入张量形状检查

函数首先检查输入张量 from_tensor 和 to_tensor 的形状是否符合预期。这两个张量的形状应该是 [batch_size, seq_length, hidden_size]。

4.2 投影到查询、键和值张量

查询张量：将 from_tensor 投影到查询张量 query_layer。
键张量：将 to_tensor 投影到键张量 key_layer。
值张量：将 to_tensor 投影到值张量 value_layer。

query_layer = tf.layers.dense(from_tensor_2d,num_attention_heads * size_per_head,activation=query_act,name="query",kernel_initializer=create_initializer(initializer_range))key_layer = tf.layers.dense(to_tensor_2d,num_attention_heads * size_per_head,activation=key_act,name="key",kernel_initializer=create_initializer(initializer_range))value_layer = tf.layers.dense(to_tensor_2d,num_attention_heads * size_per_head,activation=value_act,name="value",kernel_initializer=create_initializer(initializer_range))

4.3 转置张量以适应多头注意力

为了适应多头注意力机制，需要将查询、键和值张量转置为 [batch_size, num_attention_heads, seq_length, size_per_head] 的形状。

query_layer = transpose_for_scores(query_layer, batch_size, num_attention_heads, from_seq_length, size_per_head)
key_layer = transpose_for_scores(key_layer, batch_size, num_attention_heads, to_seq_length, size_per_head)

4.4 计算注意力分数

通过矩阵乘法计算查询张量和键张量之间的点积，得到原始的注意力分数。然后，将这些分数除以 sqrt(size_per_head) 进行缩放。

attention_scores = tf.matmul(query_layer, key_layer, transpose_b=True)
attention_scores = tf.multiply(attention_scores, 1.0 / math.sqrt(float(size_per_head)))

4.5 应用注意力掩码

如果提供了 attention_mask，则将其扩展为 [batch_size, 1, from_seq_length, to_seq_length] 的形状，并将其应用于注意力分数，以屏蔽不需要关注的位置。

if attention_mask is not None:attention_mask = tf.expand_dims(attention_mask, axis=[1])adder = (1.0 - tf.cast(attention_mask, tf.float32)) * -10000.0attention_scores += adder

4.6 归一化注意力分数

使用 softmax 函数将注意力分数归一化为概率分布。

attention_probs = tf.nn.softmax(attention_scores)

4.7 应用dropout

为了防止过拟合，可以在注意力概率上应用dropout。

attention_probs = dropout(attention_probs, attention_probs_dropout_prob)

4.8 计算上下文向量

通过将注意力概率与值张量相乘，得到上下文向量。

context_layer = tf.matmul(attention_probs, value_layer)

4.9 转置并重塑上下文向量

最后，将上下文向量转置并重塑为 [batch_size, from_seq_length, num_attention_heads * size_per_head] 的形状。

context_layer = tf.transpose(context_layer, [0, 2, 1, 3])
if do_return_2d_tensor:context_layer = tf.reshape(context_layer, [batch_size * from_seq_length, num_attention_heads * size_per_head])
else:context_layer = tf.reshape(context_layer, [batch_size, from_seq_length, num_attention_heads * size_per_head])

5. 应用示例

假设我们有一个输入张量 from_tensor 和一个目标张量 to_tensor，以及一个注意力掩码 attention_mask，我们可以使用上述函数进行多头注意力计算：

import tensorflow as tf# 假设的输入张量和掩码
from_tensor = tf.random.uniform([2, 10, 128])
to_tensor = tf.random.uniform([2, 10, 128])
attention_mask = tf.constant([[1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],[1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=tf.int32)# 多头注意力计算
context_layer = attention_layer(from_tensor=from_tensor,to_tensor=to_tensor,attention_mask=attention_mask,num_attention_heads=8,size_per_head=16,attention_probs_dropout_prob=0.1
)with tf.Session() as sess:sess.run(tf.global_variables_initializer())context_layer_val = sess.run(context_layer)print("Context Layer Shape:", context_layer_val.shape)