这个模型用来做无序弱监督分类，效果好，特别是收敛速度比标准多头Attention层快多了，完全没得比。

问题1

但这模型我用来做自回归生成，非常垃圾。
同时尝试了 GPT 和 T5 这两种模型结构的设计，明明Loss正常下降，可是自回归生成性能非常的烂，不知原因为何。

不服输，最近再来尝试FLASH，毕竟性能太过于吸引人。碰巧单步调试了一下自回归生成的过程。
卧槽，意外发现cause掩码失效，前一个时间步的输出会被后一个时间步的输入影响，

一步步排查，排查到注意力矩阵的生成
注意到这个 1/n 的 n 是可变的。直接把 n 去掉，使注意力矩阵的值不再受序列长度的缩放。
下图来自苏神的博客

对应到代码，在 lucidrains 的代码里面 https://github.com/lucidrains/FLASH-pytorch/blob/main/flash_pytorch/flash_pytorch.py#L190

sim = einsum('b i d, b j d -> b i j', q, k) / seq_len

我将其改为一个定值

sim = einsum('b i d, b j d -> b i j', q, k) / q.shape[-1]

改为，现在 前一个时间步的输出不再 被后一个时间步的输入影响了。

问题1.1

改为定值后，尚未实验，但预计超出训练长度后（例如最大训练文本长度为512，测试文本长度为768），性能会有显著下降。

问题2

修改完，初步的训练后，自回归生成能力有了大幅的提升了。
但仍然存在问题，这个注意力方法的局部关注能力似乎很弱，意思为经常见到连续生成同义的词
例如（空格代表分词）
标签为

树叶 静静地 燃烧 起来

自回归生成（使用sample策略）多见这样的生成范式（不是必定出现）

树叶 静静地 安静地 燃烧 起来

相近意思的词会有时多生成一次，一般的多头注意力出现这样的情况非常少见，推测该设计的局部关注能力较弱。

类似的讨论

https://github.com/JunnYu/FLASHQuad_pytorch/issues/1