基于多头注意力机制的神经机器翻译模型

题目描述
基于多头注意力机制的神经机器翻译模型是一种完全依赖注意力机制（特别是自注意力和编码器-解码器注意力）的端到端翻译架构。它摒弃了传统的循环或卷积结构，通过并行化计算显著提升训练效率，并在长距离依赖建模上表现优异。该模型的核心创新在于将输入序列的表示分解到多个子空间（即“头”），使每个头专注于捕捉不同方面的语义或语法特征（如词性、句法角色、语义关系等），最后融合所有头的输出得到更丰富的上下文表示。任务目标：给定源语言句子（如英文），生成流畅准确的目标语言句子（如中文）。

解题过程

1. 模型整体架构
模型由编码器、解码器和注意力机制三部分组成：

• 编码器：由N个相同层堆叠而成（通常N=6）。每层包含两个子层：
  • 多头自注意力子层：计算输入序列中每个词与其他词的关系权重。
  • 前馈神经网络子层：对每个位置的表示进行非线性变换。
    每个子层后接残差连接和层归一化，公式为 LayerNorm(x + Sublayer(x))。
• 解码器：同样堆叠N层。每层包含三个子层：
  • 掩码多头自注意力子层：确保解码时当前词只能关注已生成词（防止信息泄露）。
  • 编码器-解码器注意力子层：将解码器的表示与编码器输出对齐。
  • 前馈神经网络子层：与编码器结构相同。
• 输出层：线性变换加Softmax，生成目标语言词的概率分布。

2. 注意力机制详解

• 缩放点积注意力：输入包括查询矩阵Q、键矩阵K、值矩阵V。公式为：
  Attention(Q, K, V) = softmax(QK^T / √d_k) V
  其中d_k是键向量的维度，缩放因子√d_k防止点积过大导致梯度消失。
• 多头注意力：将Q、K、V通过不同的线性投影拆分成h个头（如h=8），每个头独立计算注意力后拼接：
  MultiHead(Q, K, V) = Concat(head_1, ..., head_h)W^O
  其中head_i = Attention(QW_i^Q, KW_i^K, VW_i^V)，投影矩阵W_i^Q、W_i^K、W_i^V和W^O为可学习参数。

3. 位置编码
由于模型无递归结构，需显式注入序列顺序信息。使用正弦和余弦函数生成位置编码：

PE(pos, 2i) = sin(pos / 10000^(2i/d_model))
PE(pos, 2i+1) = cos(pos / 10000^(2i/d_model))

其中pos为位置索引，i为维度索引，d_model为模型维度。编码与词向量相加后输入编码器。

4. 训练与推理流程

• 训练阶段：
  1. 将源句子输入编码器，得到上下文表示。
  2. 解码器以目标句子（右移一位）作为输入，通过掩码自注意力计算当前状态。
  3. 编码器-解码器注意力将解码器状态与编码器输出对齐，捕捉源句相关部分。
  4. 输出层预测目标词，损失函数使用交叉熵，通过梯度下降优化参数。
• 推理阶段：
  采用自回归生成：从起始符<sos>开始，每次预测一个词，并将其作为下一步输入，直到生成结束符<eos>。

5. 关键优势

• 并行化：自注意力可同时计算所有位置的关联，比RNN的序列计算更高效。
• 长距离依赖：任意两个词的距离为O(1)，缓解了RNN的梯度衰减问题。
• 多头机制：类似CNN的多通道滤波，可分别学习局部语法和全局语义特征。

总结
该模型通过多头注意力全面捕捉序列内和序列间的复杂依赖，成为机器翻译领域的基石架构。后续的BERT、GPT等预训练模型均基于此思想扩展。