注意力机制
这可能是比较核心的地方了。
gpt2 是一个decoder-only模型，也就是仅仅使用decoder层而没有encoder层。
decoder层中使用了masked-attention 来进行注意力计算。在看代码之前，先了解attention-forward的相关背景知识。
在普通的self-attention 中，对于一个长为T的句子，对其中第t个单词。需要计算t和句子中所有T个单词的注意力。也就是使用词t的Q向量 q t q_t qt 和 T中的所有单词的key向量 k j , 0 < = j < = T k_j, 0<=j<=T kj,0<=j<=T相乘。得到词t和句子中其他单词的注意力得分。
于是对于词t和当前句子S, 得到了注意力得分向量，而后对该向量使用softmax. 标准化的同时得到softmax后的注意力得分。
然后使用 每个词对应的值向量与注意力得分相乘之后再求和
( v 1 , v 2 , . . . , v T ) ( s c o r e t 1 s c o r e t 2 . . . s c o r e t T ) = o u t t (v_1, v_2, ..., v_T) \begin{pmatrix}score_{t1}\\score_{t2}\\... \\score_{tT}\end{pmatrix} = out_t (v1,v2,...,vT) scoret1scoret2...scoretT =outt
这里要注意， s o c r e t i socre_{ti} socreti 是一个标量值，但是 v t v_t vt 是 一个向量，长度和词嵌入向量长度相同，相加时，对每个向量位置元素对应相加。
对于masked-attention呢，实际上就是计算注意力得分时候，对第t个单词，仅仅计算0到t单词的注意力得分，t~T 部分的注意力得分不计算，计算softmaxs时t之后的部分以初值0代替。
multi-head attention
前面了解了attention基本知识，就很好理解多头注意力了。多头注意力实际上就是将单个Q,K,V向量，分裂为多个头，然后和self-attention一样流程计算每个头的注意力，最后得到一个输出向量，然后将多个头的输出向量拼接到一起，得到最后的输出结果。
比如，原本的一个向量长度为 l e n g t h Q = = l e n g t h K = = l e n g t h V = = 168 length_Q == length_K == length_V == 168 lengthQ==lengthK==lengthV==168 分裂为12个注意力头之后，每个注意力头的QKV向量长度为 l e n g t h Q i = = l e n g t h K i = = l e n g t h V i = 64 , i ∈ [ 0 , 12 ] length_{Q_i} == length_{K_i} == length_{V_i} = 64, i \in [0,12] lengthQi==lengthKi==lengthVi=64,i∈[0,12]，
然后和分裂的self-attention一样，对每个词t的第i个头的Q向量 Q t i Q_{t_i} Qti，与其他词的第i个头的K向量 K j i , 0 < = j < = t , i ∈ [ 0 , 12 ] K_{j_i}, 0<=j<=t, i\in[0,12] Kji,0<=j<=t,i∈[0,12] 内积，得到注意力得分。
而后和self-attention一样的，每一个注意力头的Value向量和该头的注意力得分相乘，得到该注意力头的结果。
对于12个头长度为64的attention，最后得到12个64长的注意力结果
再将其拼接，得到长为768的注意attention forward结果，和单个注意力头但是长为768的attention结果相同。
![[pyspark] pyspark中如何修改列名字](http://pic.xiahunao.cn/[pyspark] pyspark中如何修改列名字)
