SLC跨头协作机制
SLC跨头协作机制
SLC(Self-attention with Local Communication,或类似跨头协作机制)在Transformer架构中通过以下逻辑帮助注意力头优化分布:
1. 多头注意力的「独立-协作」平衡
传统多头注意力中,每个头独立计算注意力(如Query/Key/Value的线性变换),捕捉不同语义模式(如语法、实体关系等)。SLC机制引入跨头反馈,打破完全独立的限制:
- 反馈信号:其他头的注意力权重、梯度或中间特征作为参考(例如,某头对「银行」的高关注可能提示其他头在金融场景中强化相关tokens)。
- 局部通信:通过低频交互(如摘要1中DiLoCo的「低频动量操作」),避免频繁通信开销,同时传递关键信息。
2. 动态校准注意力分布
每个头在计算自身注意力时,结合其他头的反馈进行「二次调整」:
- 冲突消解:若多个头对同一位置的注意力差异大&
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