基于门控注意力单元（Gated Attention Unit, GAU）的序列建模算法 题目描述 门控注意力单元（GAU）是一种替代Transformer中标准多头注意力（MHA）和前馈网络（FFN）层的高效结构。它通过门控机制和单头注意力设计，在保持模型表达能力的同时，显著减少计算量和参数数量。本题要求理解GAU的核心思想、数学形式及其如何解决Transformer的计算效率问题。 解题步骤详解 1. 背景与动机 Transformer的自注意力机制计算复杂度为 \(O(n^2)\)（\(n\)为序列长度），且多头注意力与FFN的堆叠导致参数量大。GAU的目标是： 降低计算成本 ：用单头注意力替代多头注意力，并通过门控简化结构。 保留表达能力 ：通过门控机制动态融合注意力输出与输入信息。 2. GAU的核心结构 GAU的输入是序列 \(X \in \mathbb{R}^{n \times d}\)（\(n\)为序列长度，\(d\)为隐藏维度），其计算分为三步： 步骤1：生成查询（Q）、键（K）、值（V）和门控向量 通过线性变换生成两个中间向量： \[ U = X W_ u \in \mathbb{R}^{n \times e}, \quad V = X W_ v \in \mathbb{R}^{n \times e} \] 其中 \(e\) 是扩展维度（通常 \(e < d\)）。 将 \(U\) 拆分为查询 \(Q\) 和键 \(K\)，将 \(V\) 拆分为值 \(V\) 和门控向量 \(G\)： \[ Q = U_ {[ :, :e/2]}, \quad K = U_ {[ :, e/2:]}, \quad V = V_ {[ :, :e/2]}, \quad G = V_ {[ :, e/2: ]} \] 步骤2：门控注意力计算 计算注意力权重 \(A\)： \[ A = \text{softmax}\left(\frac{Q K^\top}{\sqrt{e/2}}\right) \in \mathbb{R}^{n \times n} \] 对值 \(V\) 加权求和，得到注意力输出 \(O\)： \[ O = A V \in \mathbb{R}^{n \times (e/2)} \] 步骤3：门控融合与输出 使用门控向量 \(G\) 融合注意力输出 \(O\) 和原始输入 \(X\)： \[ Z = \text{GELU}(O) \odot G + (1 - G) \odot X W_ z \] 其中 \(W_ z \in \mathbb{R}^{d \times (e/2)}\) 是线性投影，\(\odot\) 表示逐元素乘法。门控 \(G\) 的值域为 \([ 0,1 ]\)，通过sigmoid激活函数实现。 3. 为什么GAU更高效？ 单头注意力 ：标准Transformer的多头注意力需要计算 \(h\) 次（\(h\)为头数），而GAU仅用一次注意力覆盖全部维度。 维度压缩 ：扩展维度 \(e\) 通常小于隐藏维度 \(d\)（例如 \(e=d/2\)），减少了注意力矩阵的大小。 门控替代FFN ：门控机制同时完成了信息筛选（类似FFN的非线性变换）和残差连接，无需额外FFN层。 4. 与Transformer的对比 参数效率 ：GAU将MHA和FFN合并为一层，参数量减少约30%-50%。 计算效率 ：注意力矩阵维度从 \(O(n^2 d)\) 降至 \(O(n^2 e)\)（\(e < d\)），适合长序列建模。 5. 实际应用示例 在文本分类任务中，GAU可替换Transformer的编码层： 输入词嵌入序列 \(X\)。 堆叠 \(L\) 层GAU，每层输出作为下一层输入。 最终序列表示通过池化后送入分类器。 实验显示，GAU在保持准确率的同时，训练速度显著提升。 总结 GAU通过门控注意力一体化设计，实现了更紧凑的序列建模结构。其核心创新在于用门控机制动态平衡注意力输出与原始输入，既降低了计算负担，又保留了模型表达能力。这一思路对长文本处理、资源受限场景下的NLP任务具有重要价值。