基于多头注意力机制的神经机器翻译算法

题目描述：
我们需要构建一个神经机器翻译模型，将源语言句子（如英文）转换为目标语言句子（如中文）。传统Seq2Seq模型使用RNN编码器-解码器架构，但存在长程依赖建模困难、并行化效率低等问题。本题目要求实现基于多头注意力机制的翻译模型，核心是通过自注意力机制捕捉句子内部词语间的依赖关系，并通过编码器-解码器注意力实现跨语言对齐。

解题步骤：

1. 输入表示层

   • 对源句子和目标句子分别进行词嵌入（Word Embedding），将每个词转换为d_model维向量（如512维）
   • 加入位置编码（Positional Encoding）：使用正弦余弦函数生成位置向量，与词向量相加，为模型提供词语位置信息
   • 公式：\(PE_{(pos,2i)}=\sin(pos/10000^{2i/d_{model}})\), \(PE_{(pos,2i+1)}=\cos(pos/10000^{2i/d_{model}})\)

2. 编码器多层堆叠

   • 每个编码层包含两个子层：
     a) 多头自注意力机制：
     • 将输入向量通过三个不同的线性投影得到Q(查询)、K(键)、V(值)矩阵
     • 拆分为h个头（如8头），每个头独立计算缩放点积注意力：
       \(Attention(Q,K,V)=softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V\)
     • 将所有头的输出拼接后通过线性层融合
       b) 前馈神经网络：
     • 两层全连接网络，中间使用ReLU激活：\(FFN(x)=max(0,xW_1+b_1)W_2+b_2\)
   • 每个子层采用残差连接和层归一化：\(LayerNorm(x+Sublayer(x))\)

3. 解码器多层结构

   • 比编码器多一个编码器-解码器注意力子层
   • 第一子层使用掩码多头注意力：在解码时屏蔽后续位置，确保预测仅依赖已生成词
   • 第二子层执行跨注意力机制：以解码器输出作为Q，编码器输出作为K和V
   • 最后通过线性层+softmax生成目标词概率分布

4. 训练与推理优化

   • 使用标签平滑的交叉熵损失函数，防止模型过度自信
   • 采用Adam优化器配合学习率预热机制：\(lrate=d_{model}^{-0.5}·\min(step\_num^{-0.5}, step\_num·warmup\_steps^{-1.5})\)
   • 推理时采用束搜索（Beam Search）平衡生成质量与效率

关键创新点：

1. 自注意力机制直接建模任意距离的词语依赖关系
2. 多头机制允许模型同时关注不同表示子空间
3. 完全并行化的前向计算大幅提升训练速度
4. 无需循环结构即可处理序列间全局依赖关系