Transformer 引擎

脈絡混合(context mixing)

脈絡混合是給注意力真正做到的事取的名字:它是不同位置上所持有的資訊被混合在一起的那一步。進入注意力層時,每個詞元大多只認識自己;出來時,每個詞元已折入它認為相關的其他每個詞元的片段。代名詞吸收一點它的先行詞;動詞吸收它的主詞;意義含糊的詞,吸收那些能消除歧義的線索。

這個混合,精確來說就是值向量的加權和,而注意力權重決定了配方。這乾淨地切分了一個區塊內部的分工:注意力跨位置搬動並結合資訊,也就是混合;而前饋網路則孤立地轉換每個位置,不做混合。把區塊疊起來,能讓資訊跳得愈來愈遠——相隔兩個詞元的一項事實,可以透過中間位置接力,傳到許多層之後的某個詞元。

用這種方式來框架模型——跨詞元混合,再逐詞元處理,如此重複——既是有用的心智模型,也是研究工具。衡量每個輸入詞元對較後表示貢獻了多少,是把模型輸出歸因到其輸入的一種方法,不過這類歸因是近似的,應當謹慎解讀。