快看！Transformer中的自注意力机制（Self-attention）竟有这么多变体
作者 | 谢博士
整理 | PaperWeekly
在 2021 年课程的 transformer 视频中，李老师详细介绍了部分 self-attention 内容，但是 self-attention 其实还有各种各样的变化形式：
先简单复习下之前的 self-attention。假设输入序列（query）长度是 N，为了捕捉每个 value 或者 token 之间的关系，需要对应产生 N 个 key 与之对应，并将 query 与 key 之间做 dot-product，就可以产生一个 Attention Matrix（注意力矩阵），维度 N*N。这种方式最大的问题就是当序列长度太长的时候，对应的 Attention Matrix 维度太大，会给计算带来麻烦。
对于 transformer 来说，self-attention 只是大的网络架构中的一个 module。由上述分析我们知道，对于 self-attention 的运算量是跟 N 的平方成正比的。当 N 很小的时候，单纯增加 self-attention 的运算效率可能并不会对整个网络的计算效率有太大的影响。因此，提高 self-attention 的计算效率从而大幅度提高整个网络的效率的前提是 N 特别大的时候，比如做图像识别（影像辨识、image processing）。
如何加快 self-attention 的求解速度呢？根据上述分析可以知道，影响 self-attention 效率最大的一个问题就是 Attention Matrix 的计算。如果我们可以根据一些人类的知识或经验，选择性的计算 Attention Matrix 中的某些数值或者某些数值不需要计算就可以知道数值，理论上可以减小计算量，提高计算效率。
举个例子，比如我们在做文本翻译的时候，有时候在翻译当前的 token 时不需要给出整个 sequence，其实只需要知道这个 token 两边的邻居，就可以翻译的很准，也就是做局部的 attention（local attention）。这样可以大大提升运算效率，但是缺点就是只关注周围局部的值，这样做法其实跟 CNN 就没有太大的区别了。
如果觉得上述这种 local attention 不好，也可以换一种思路，就是在翻译当前 token 的时候，给它空一定间隔（stride）的左右邻居，从而捕获当前与过去和未来的关系。当然stride的数值可以自己确定。
还有一种 global attention 的方式，就是选择 sequence 中的某些 token 作为 special token（比如标点符号），或者在原始的 sequence 中增加 special token。让 special token 与序列产生全局的关系，但是其他不是 special token 的 token 之间没有 attention。以在原始 sequence 前面增加两个 special token 为例：
到底哪种 attention 最好呢？小孩子才做选择...对于一个网络，有的 head 可以做 local attention，有的 head 可以做 global attention... 这样就不需要做选择了。看下面几个例子：
Longformer 就是组合了上面的三种 attention Big Bird 就是在 Longformer 基础上随机选择 attention 赋值，进一步提高计算效率
上面集中方法都是人为设定的哪些地方需要算 attention，哪些地方不需要算 attention，但是这样算是最好的方法吗？并不一定。对于 Attention Matrix 来说，如果某些位置值非常小，我们可以直接把这些位置置 0，这样对实际预测的结果也不会有太大的影响。也就是说我们只需要找出 Attention Matrix 中 attention 的值相对较大的值。但是如何找出哪些位置的值非常小/非常大呢？
下面这两个文献中给出一种 Clustering（聚类）的方案，即先对 query 和 key 进行聚类。属于同一类的 query 和 key 来计算 attention，不属于同一类的就不参与计算，这样就可以加快 Attention Matrix 的计算。比如下面这个例子中，分为 4 类：1（红框）、2（紫框）、3（绿框）、4（黄框）。在下面两个文献中介绍了可以快速粗略聚类的方法。
有没有一种将要不要算 attention 的事情用 learn 的方式学习出来呢？有可能的。我们再训练一个网络，输入是 input sequence，输出是相同长度的 weight sequence。将所有 weight sequence 拼接起来，再经过转换，就可以得到一个哪些地方需要算 attention，哪些地方不需要算 attention 的矩阵。有一个细节是：某些不同的 sequence 可能经过 NN 输出同一个 weight sequence，这样可以大大减小计算量。
上述我们所讲的都是 N*N 的 Matrix，但是实际来说，这样的 Matrix 通常来说并不是满秩的，也就是说我们可以对原始 N*N 的矩阵降维，将重复的 column 去掉，得到一个比较小的 Matrix。
具体来说，从 N 个 key 中选出 K 个具有代表的 key，每个 key 对应一个 value，然后跟 query 做点乘。然后做 gradient-decent，更新 value。
为什么选有代表性的 key 不选有代表性的 query 呢？因为 query 跟 output 是对应的，这样会 output 就会缩短从而损失信息。
怎么选出有代表性的 key 呢？这里介绍两种方法，一种是直接对 key 做卷积（conv），一种是对 key 跟一个矩阵做矩阵乘法。
回顾一下注意力机制的计算过程，其中 I 为输入矩阵，O 为输出矩阵。
先忽略 softmax，那么可以化成如下表示形式：
上述过程是可以加速的。如果先 V*K^T 再乘 Q 的话相比于 K^T*Q 再乘 V 结果是相同的，但是计算量会大幅度减少。
附：线性代数关于这部分的说明
还是对上面的例子进行说明。如果 K^T*Q，会执行 N*d*N 次乘法。V*A，会再执行 d'*N*N 次乘法，那么一共需要执行的计算量是（d+d'）N^2。
如果 V*K^T，会执行 d'*N*d 次乘法。再乘以 Q，会执行 d'*d*N 次乘法，所以总共需要执行的计算量是 2*d'*d*N。
而（d+d'）N^2>>2*d'*d*N，所以通过改变运算顺序就可以大幅度提升运算效率。
现在我们把 softmax 拿回来。原来的 self-attention 是这个样子，以计算b1为例：
如果我们可以将 exp(q*k) 转换成两个映射相乘的形式，那么可以对上式进行进一步简化：
▲ 分母部分化简
▲ 分子化简
将括号里面的东西当做一个向量，M 个向量组成 M 维的矩阵，在乘以 φ(q1)，得到分子。
用图形化表示如下：
由上面可以看出蓝色的 vector 和黄色的 vector 其实跟 b1 中的 1 是没有关系的。也就是说，当我们算 b2、b3... 时，蓝色的 vector 和黄色的 vector 不需要再重复计算。
self-attention 还可以用另一种方法来看待。这个计算的方法跟原来的 self-attention 计算出的结果几乎一样，但是运算量会大幅度减少。简单来说，先找到一个转换的方式 φ()，首先将 k 进行转换，然后跟 v 做 dot-product 得到 M 维的 vector。再对 q 做转换，跟 M 对应维度相乘。其中 M 维的 vector 只需要计算一次。
b1 计算如下：
b2 计算如下：
可以这样去理解，将 φ(k) 跟 v 计算的 vector 当做一个 template，然后通过 φ(q) 去寻找哪个 template 是最重要的，并进行矩阵的运算，得到输出 b。
那么 φ 到底如何选择呢？不同的文献有不同的做法：
在计算 self-attention 的时候一定需要 q 和 k 吗？不一定。在 Synthesizer 文献里面，对于 attention matrix 不是通过 q 和 k 得到的，而是作为网络参数学习得到。虽然不同的 input sequence 对应的 attention weight 是一样的，但是 performance 不会变差太多。其实这也引发一个思考，attention 的价值到底是什么？
处理 sequence 一定要用 attention 吗？可不可以尝试把 attention 丢掉？有没有 attention-free 的方法？下面有几个用 mlp 的方法用于代替 attention 来处理 sequence。
最后这页图为今天所有讲述的方法的总结。下图中，纵轴的 LRA score 数值越大，网络表现越好；横轴表示每秒可以处理多少 sequence，越往右速度越快；圈圈越大，代表用到的 memory 越多（计算量越大）。
以上就是关于李老师对于《各种各样神奇的自注意力机制（Self-attention）变形》这节课总结的全部内容。
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