交叉注意力

交叉注意力机制

1. 基本原理

在交叉注意力中，输入分为两个部分：

• 查询（Query）：表示当前需要处理的信息，通常来自一个输入序列。

• 键（Key）和值（Value）：表示需要参考的信息，通常来自另一个输入序列。

• 交叉注意力的计算过程如下：

• 相似度计算：对于每个查询向量，计算它与每个键向量的相似度（例如通过点积计算）。

• 权重归一化：将相似度通过 softmax 函数归一化，以得到各个键的注意力权重。

• 加权求和：用归一化的注意力权重对值向量进行加权求和，从而得到最终的输出。
  这个过程使得查询可以从键值对中“提取”相关的信息，从而实现对输入序列之间的相互作用建模。

2. 交叉注意力的应用

交叉注意力在许多深度学习任务中有着广泛的应用，特别是在多模态数据处理、序列对序列（Seq2Seq）任务、以及生成模型中：

• 机器翻译：在 Transformer 模型中，交叉注意力用于编码器-解码器架构。解码器的查询是当前的翻译上下文，而键和值来自编码器输出，从而使解码器能够根据源语言的表示生成目标语言的翻译。
• 视觉-语言任务：在多模态模型中，交叉注意力可以用于将文本（语言描述）和图像（视觉特征）进行融合。例如，文本描述生成图像（图像生成）或根据图像回答问题（视觉问答）。
• 图像生成模型：如在 DALL-E 和 Stable Diffusion 等模型中，交叉注意力用于将文本描述转化为图像的生成条件。

3. 与自注意力的比较

• 自注意力（Self-Attention）：查询、键和值都来自同一个输入序列，用于建模序列自身的内部依赖关系。
  8 交叉注意力（Cross Attention）：查询来自一个输入序列，而键和值来自另一个输入序列，用于建模不同序列之间的依赖关系和信息交互。

4. 数学表示

5. 优势和局限性

• 优势：能够灵活地对不同来源的信息进行关联，尤其在处理异质数据（例如文本和图像）时效果显著。
• 局限性：计算成本较高，尤其当两个输入序列都较长时，计算量会显著增加。