注意力机制是 Transformer 模型的关键创新，允许模型捕获长距离依赖关系。多头注意力可并行计算，高效实用。残差连接和层归一化有助于优化网络，使得 Transformer 无递归和卷积结构，计算并行化程度高，更适合并行加速。
在各种机器学习任务中，如机器翻译、文本摘要和问答，注意力机制都能用于提高性能。例如在翻译句子时，为改进传统基于 RNN 的编码器-解码器模型，可添加注意力机制。它是一种允许神经网络关注输入序列特定部分的技术，通过为输入序列的不同部分分配权重，让最重要的部分获得最高权重。
在 ComfyUI SD3 中，也涉及到注意力机制，如在一个 MM-DiT 模块的详细结构中，就包含查询、键和值等注意力机制的相关元素。
注意力机制是Transformer最关键的创新，允许模型捕获长距离依赖关系。多头注意力可并行计算，因此高效。残差连接和层归一化则有助于优化网络。整体上，Transformer无递归和卷积结构，计算并行化程度高，更适合并行加速。这就是一个高层次上的Transformer工作流程概览。实际实现细节则会更加复杂一些。希望这个解释对你有帮助！内容由AI大模型生成，请仔细甄别
在本模块中，您将了解注意力的工作原理，以及它如何用于提高各种机器学习任务的性能，包括机器翻译、文本摘要和问答。https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/537视频学习地址：https://youtu.be/iYC8eZL2kKw[heading2]课程字幕[heading2]介绍[content]你好，我是Sanjana Reddy，一名Google高级解决方案实验室的机器学习工程师。目前围绕生成AI和新进展有很多令人兴奋的事情，包括新的AI功能，例如Gen AI、Gen AI API。在这个简短的分享中，我们的目标是让您对一些使所有Gen AI的基本概念有一个坚实的基础。[heading2]注意力机制[content]今天，我将讨论所有transformer模型背后的注意力机制，它是LEM模型的核心。[heading2]示例：翻译句子[content]假设您想将英语句子"the cat ate the mouse"翻译成法语。您可以使用编码器-解码器，这是用于翻译句子的流行模型。编码器-解码器一次取一个词，并在每个时间步对其进行翻译。[heading2]处理不对齐的单词[content]但是，有时源语言中的单词与目标语言中的单词不一致。例如，如何训练一个模型，以使其更多地关注“猫”这个词而不是“黑”这个词呢？[heading2]引入注意力机制[content]为了改进翻译，您可以将所谓的“注意力机制”添加到编码器-解码器中。注意力机制是一种允许神经网络关注输入序列的特定部分的技术。这是通过为输入序列的不同部分分配权重来完成的，其中最重要的部分获得最高权重。[heading2]传统的基于RNN的编码器-解码器[content]传统的基于RNN的编码器-解码器模型一次接受一个单词，并在每个时间步更新隐藏状态。最后，只有最终的隐藏状态被传递给解码器。解码器使用这个最终隐藏状态进行处理，并将其翻译成目标语言。
[heading3](b)一个MM-DiT模块的详细结构[content]1.y（输入向量）：输入到模块中的向量。2.SiLU（激活函数）：使用SiLU激活函数对输入向量进行处理。3.Linear（线性变换）：对激活后的向量进行线性变换。4.Layernorm（层归一化）：对线性变换后的向量进行层归一化处理。5.α_c和β_c（调制参数）：调制输入向量的参数。6.Q、K、V（查询、键和值）：注意力机制中的查询、键和值。7.Attention（注意力机制）：通过注意力机制关注输入数据中最相关的信息。8.Layernorm（层归一化）：在注意力机制后再次进行层归一化处理。9.γ_e和ε_e（调制参数）：调制输出向量的参数。10.MLP（多层感知器）：对注意力机制后的数据进行进一步处理。11.+（加法操作）：将处理后的数据与输入数据相加，形成反馈环。12.Output（输出）：模块输出，供下一层使用。