🧲 模块2：注意力革命——改变一切的"超能力"

课程2.1——Transformers中的"注意力"是什么？

注意力是一种机制，允许句子中的每个单词"询问"所有其他单词："为了理解我自己，我应该关注你多少？"

是的，字面意思。

每个单词生成一个"查询"(Query)。
每个单词也有一个"键"(Key)和一个"值"(Value)。

魔法在于它们如何关联。

课程2.2——"协作课堂"类比

想象你在教室里，老师要求你定义"银行"这个词。

你("银行")可以问所有同学：

• "嘿，你是'河流'——你和我有关系吗？" → 也许，如果我们在谈论地理。
• "你是'金钱'——你和我有关系吗？" → 当然！如果我们在谈论经济。
• "你是'长椅'——你和我有关系吗？" → 可能，如果这是公园长椅。

每个同学都根据他们的键(Key)回复相关性分数。
然后，你从前几个最相关的同学那里获取回复(他们的值)，将它们组合起来，形成你的上下文感知定义。

这就是注意力机制的本质。

课程2.3——三个魔法向量：Query、Key、Value

每个单词被转换为三个向量表示：

• Query (Q): "我在寻找什么？"——单词提出的问题。
• Key (K): "我能提供什么信息？"——单词对他人问题的回答。
• Value (V): "我的实际内容是什么？"——如果有人关注你，传输的信息。

🔹 简化过程：

1. 将单词A的Q与单词B的K相乘 → 获得"兼容性分数"。
2. 对所有组合重复此操作。
3. 应用softmax将分数转换为概率(注意力权重)。
4. 将这些权重乘以每个单词的V。
5. 求和 → 获得单词A的新表示，通过上下文丰富。

课程2.4——具体示例："银行"在两种语境中

看两个句子：

A) "我去银行存工资。"
B) "我坐在公园长椅上阅读。"

当模型处理句子A中的"银行"时：

• 它的Query("我是哪种银行？")与"存款"、"工资"、"金钱"的Keys高度兼容。
• 因此，这些单词的Values强烈影响其最终表示 → 理解为金融机构。

在句子B中：

• 与"坐"、"公园"、"阅读"高度兼容。
• 理解为座椅。

没有规则，没有词典！只有上下文注意力。

课程2.5——缩放点积注意力

这是我们刚才描述的机制的技术名称。

公式(仅供参考，无需记忆)：

Attention(Q, K, V) = softmax( (Q · K^T) / √d_k ) · V

其中：

• Q · K^T = 查询和键的点积 → 相似性分数。
• √d_k = 缩放因子(用于数值稳定性)。
• softmax = 将分数转换为权重(总和为1)。
• · V = 按这些权重加权值。

🔹 重要： 你不需要理解公式来使用Transformers。但你需要掌握概念：每个单词根据其与其他所有单词的关系重新定义自己。

✍️ 反思练习2.1

选择一个有歧义的词(如"法庭"、"植物"、"火焰")。写两个句子，在其中它有不同的含义。然后，描述句子中哪些其他单词"应该"与它有高注意力，以及为什么。

📊 概念图2.1——注意力机制(描述)

单词: "银行"
Query: [0.8, -0.2, 0.5] → "寻找金融或地理上下文"

邻居单词:
- "存款" → Key: [0.9, 0.1, -0.3] → 高兼容性 → Value: [1.0, 0.8, ...]
- "公园"  → Key: [-0.7, 0.6, 0.4] → 低兼容性 → Value: [0.2, 0.1, ...]
- "工资"  → Key: [0.85, -0.1, 0.2] → 高兼容性 → Value: [0.9, 0.7, ...]

注意力权重(softmax后):
存款: 0.7
公园: 0.1
工资: 0.2

新"银行"向量 = 0.7 * Value_存款 + 0.1 * Value_公园 + 0.2 * Value_工资
→ 结果: 向量偏向"金融机构"

🧠 模块2总结

注意力不是魔法——它是一种优雅的数学机制，允许机器以上下文、动态和关系的方式理解语言。它是Transformer的核心。最重要的是：它是完全可并行化的！

现在我们理解了注意力，让我们看看如何从组件构建完整的Transformer：嵌入、位置和多头注意力。

✅ 到目前为止，我们已经涵盖了大约2小时的内容。
你想继续模块3：拼图碎片——嵌入、位置和多头注意力吗？
在那里，我们将深入探讨单词如何编码，为什么需要知道它们在句子中的位置，以及"多头注意力"如何同时理解多种类型的关系。

告诉我是否要继续——我将继续保持同样详细的程度、示例、类比和代码。

完美！我们继续以同样的详细程度、教学深度、日常类比和实践准备。让我们继续：