注意力汇聚（Attention Sink）：为何首个Token即使无意义也会吸纳大量注意力权重 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

注意力汇聚（Attention Sink）：首个Token为何吸纳大量注意力权重

大家好，今天我们来深入探讨一个在大型语言模型（LLMs）中观察到的现象，即“注意力汇聚”（Attention Sink）。具体来说，我们将聚焦于为什么模型中的第一个Token，即使它本身并没有什么语义意义（例如一个填充符），也会倾向于吸收大量的注意力权重。

1. 注意力机制基础回顾

在深入分析注意力汇聚现象之前，我们先快速回顾一下Transformer模型中自注意力机制的核心原理。

自注意力机制的目标是让模型在处理序列中的每个位置时，能够关注到序列中其他位置的相关信息。其计算过程可以概括如下：

Query, Key, Value： 对于输入序列的每个位置 i，通过线性变换将其映射为三个向量：Query (Q_i), Key (K_i), 和 Value (V_i)。
注意力权重： 位置 i 对位置 j 的注意力权重 a_ij 通过计算 Q_i 和 K_j 的相似度得到，通常使用缩放点积：

a_ij = softmax(Q_i · K_j / √d_k)

其中 d_k 是 Key 向量的维度，除以 √d_k 是为了防止点积过大导致 softmax 函数梯度消失。
加权求和： 位置 i 的输出是所有 Value 向量的加权和，权重由注意力权重决定：

Output_i = Σ_j a_ij V_j

代码示例（PyTorch）：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class SelfAttention(nn.Module):
    def __init__(self, embed_dim, num_heads):
        super().__init__()
        self.embed_dim = embed_dim
        self.num_heads = num_heads
        self.head_dim = embed_dim // num_heads

        assert self.head_dim * num_heads == embed_dim, "embed_dim must be divisible by num_heads"

        self.q_linear = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
        self.k_linear = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
        self.v_linear = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)

        self.out_linear = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)

    def forward(self, x):
        batch_size, seq_len, embed_dim = x.size()

        q = self.q_linear(x)
        k = self.k_linear(x)
        v = self.v_linear(x)

        # Split into multiple heads
        q = q.view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.head_dim).transpose(1, 2)  # (batch_size, num_heads, seq_len, head_dim)
        k = k.view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.head_dim).transpose(1, 2)
        v = v.view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.head_dim).transpose(1, 2)

        # Calculate attention scores
        attn_scores = torch.matmul(q, k.transpose(-2, -1)) / torch.sqrt(torch.tensor(self.head_dim, dtype=torch.float32)) # (batch_size, num_heads, seq_len, seq_len)
        attn_probs = F.softmax(attn_scores, dim=-1)

        # Apply attention to values
        output = torch.matmul(attn_probs, v) # (batch_size, num_heads, seq_len, head_dim)

        # Concatenate heads
        output = output.transpose(1, 2).contiguous().view(batch_size, seq_len, embed_dim)

        # Output linear layer
        output = self.out_linear(output)

        return output

2. 注意力汇聚现象的定义与观察

注意力汇聚指的是在LLMs中，尤其是在解码阶段，模型倾向于将大量的注意力权重分配给序列中的第一个Token，无论该Token是否具有重要的语义信息。这意味着，后续的Token在生成时，很大程度上依赖于第一个Token的信息。

实验观察：

我们可以通过一个简单的实验来观察这种现象。假设我们有一个预训练的Transformer模型，并输入一个以填充符（例如 [CLS] 或 <bos>) 开始的序列，然后观察模型在生成后续Token时，注意力权重是如何分配的。

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 选择一个预训练模型 (这里使用 GPT-2 作为示例)
model_name = "gpt2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, output_attentions=True) # 启用 attention 输出
model.eval()

# 输入序列 (以 [BOS] 开始)
input_text = "[BOS] This is a test."
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")

# 生成后续 Token
with torch.no_grad():
    output = model.generate(input_ids, max_length=20, output_attentions=True)

# 获取注意力权重
attentions = output.attentions # attentions 是一个元组，包含每一层的注意力权重
generated_text = tokenizer.decode(output[0])
print(f"生成的文本：{generated_text}")

# 分析最后一层的注意力权重 (最后一层通常更具有代表性)
last_layer_attentions = attentions[-1]  # 选择最后一层
last_token_attentions = last_layer_attentions[0, :, -1, :]  # 获取最后一个 token 对所有 token 的注意力

# 计算第一个 token 的平均注意力权重
first_token_index = 0  # [BOS] token 的索引
first_token_attention_weights = last_token_attentions[:, first_token_index].mean().item()
print(f"最后一个token对第一个token的平均注意力权重: {first_token_attention_weights:.4f}")

# 计算所有 token 的平均注意力权重
all_tokens_attention_weights = last_token_attentions.mean(dim=1).mean().item()
print(f"所有token的平均注意力权重: {all_tokens_attention_weights:.4f}")

在这个实验中，我们将会观察到，最后一个token（即新生成的token）对第一个token（[BOS]）的平均注意力权重明显高于对其他token的平均注意力权重。这表明，模型在生成过程中，对序列的起始位置赋予了 disproportionately 重要的地位。

3. 注意力汇聚的可能原因

为什么会出现注意力汇聚现象呢？目前学术界提出了一些可能的解释：

位置编码： Transformer模型使用位置编码来告知模型序列中Token的位置信息。序列的第一个Token通常位于序列的起始位置，其位置编码与其他位置的Token有显著差异。这种差异可能导致模型在学习过程中，将起始位置的Token视为一个特殊的“锚点”，并赋予其较高的注意力权重。
梯度优化偏差： 在训练过程中，梯度下降算法可能存在偏差，导致模型更容易学习到对第一个Token的依赖关系。特别是，如果模型初始化时，第一个Token的表示向量与其他Token有差异，这种偏差可能会被放大。
信息瓶颈： 第一个Token在序列中起着“引导”的作用，它可能包含了整个序列的上下文信息。模型可能倾向于将第一个Token作为信息瓶颈，以便更好地生成后续Token。后续的token都会受到它的约束。
训练数据偏差： 训练数据的统计特性也可能导致注意力汇聚现象。例如，如果训练数据中，序列的起始部分总是包含一些特殊的Token（例如标题或分隔符），模型可能会学习到对这些Token的依赖关系。
Layer Normalization的影响: 某些研究表明，Layer Normalization 的引入可能会加剧 Attention Sink 现象。 Layer Normalization 会对每个层的输出进行标准化，这可能会导致第一个 Token 的表示与其他 Token 的表示产生更大的差异，从而使其更容易成为 Attention Sink。

表格：注意力汇聚原因总结

原因	解释
位置编码	序列的第一个Token的位置编码与其他位置不同，模型可能将其视为特殊“锚点”。
梯度优化偏差	梯度下降算法可能存在偏差，导致模型更容易学习到对第一个Token的依赖关系。
信息瓶颈	第一个Token可能包含了整个序列的上下文信息，模型将其作为信息瓶颈，以便更好地生成后续Token。
训练数据偏差	训练数据的统计特性可能导致模型对序列的起始部分产生依赖关系。
Layer Normalization	Layer Normalization 可能会导致第一个 Token 的表示与其他 Token 的表示产生更大的差异，从而使其更容易成为 Attention Sink。

4. 注意力汇聚的影响

注意力汇聚现象可能会对LLMs的性能产生一些负面影响：

生成质量下降： 如果第一个Token的表示不准确或包含噪声，注意力汇聚可能会导致模型生成质量下降。后续的生成会受到初始Token的误导，导致语义不连贯或逻辑错误。
鲁棒性降低： 注意力汇聚使得模型对第一个Token的变化非常敏感。如果第一个Token被替换或修改，模型可能会产生完全不同的输出，降低了模型的鲁棒性。
可解释性降低： 注意力汇聚使得模型的可解释性降低。如果模型过度依赖第一个Token，我们就很难理解模型是如何利用序列中其他位置的信息来做出决策的。

5. 缓解注意力汇聚的策略

为了缓解注意力汇聚现象，研究人员提出了一些策略：

调整位置编码： 尝试使用不同的位置编码方法，例如相对位置编码或学习位置编码，以减少模型对绝对位置的依赖。
正则化： 在训练过程中引入正则化项，例如L1或L2正则化，以限制模型对第一个Token的过度关注。
数据增强： 通过数据增强技术，例如随机替换或删除第一个Token，来提高模型的鲁棒性。
初始化策略： 使用更合理的初始化策略，例如Xavier或Kaiming初始化，以减少模型在训练初期对第一个Token的偏差。
Attention Masking: 在计算注意力权重时，可以对第一个Token进行Masking，使其不能被其他Token关注，从而减少注意力汇聚现象。

代码示例：Attention Masking

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class MaskedSelfAttention(nn.Module):
    def __init__(self, embed_dim, num_heads):
        super().__init__()
        self.embed_dim = embed_dim
        self.num_heads = num_heads
        self.head_dim = embed_dim // num_heads

        assert self.head_dim * num_heads == embed_dim, "embed_dim must be divisible by num_heads"

        self.q_linear = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
        self.k_linear = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
        self.v_linear = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)

        self.out_linear = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)

    def forward(self, x, mask_first_token=True):
        batch_size, seq_len, embed_dim = x.size()

        q = self.q_linear(x)
        k = self.k_linear(x)
        v = self.v_linear(x)

        # Split into multiple heads
        q = q.view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.head_dim).transpose(1, 2)  # (batch_size, num_heads, seq_len, head_dim)
        k = k.view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.head_dim).transpose(1, 2)
        v = v.view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.head_dim).transpose(1, 2)

        # Calculate attention scores
        attn_scores = torch.matmul(q, k.transpose(-2, -1)) / torch.sqrt(torch.tensor(self.head_dim, dtype=torch.float32)) # (batch_size, num_heads, seq_len, seq_len)

        # Apply masking to the first token
        if mask_first_token:
            mask = torch.zeros(seq_len, seq_len, dtype=torch.bool, device=x.device)
            mask[:, 0] = True  # Mask the first token for all other tokens
            mask[0, :] = True # Mask all tokens for the first token
            attn_scores = attn_scores.masked_fill(mask, float('-inf'))

        attn_probs = F.softmax(attn_scores, dim=-1)

        # Apply attention to values
        output = torch.matmul(attn_probs, v) # (batch_size, num_heads, seq_len, head_dim)

        # Concatenate heads
        output = output.transpose(1, 2).contiguous().view(batch_size, seq_len, embed_dim)

        # Output linear layer
        output = self.out_linear(output)

        return output

这个例子中，我们修改了SelfAttention模块，添加了一个mask_first_token参数。如果设置为True，则在计算注意力权重时，我们将屏蔽所有其他Token对第一个Token的注意力，同时也屏蔽第一个Token对所有其它Token的注意力。这可以有效地减少模型对第一个Token的依赖。

位置信息注入方式: 尝试在每一层都加入位置信息，而不仅仅是在输入层。这可以帮助模型更好地利用位置信息，从而减少对初始位置的过度依赖。

6. 未来研究方向

注意力汇聚现象仍然是一个活跃的研究领域。未来可以从以下几个方面进行深入研究：

更深入的理论分析： 需要建立更完善的理论模型，来解释注意力汇聚现象的本质原因。
更有效的缓解策略： 需要开发更有效的缓解策略，以提高LLMs的生成质量、鲁棒性和可解释性。
注意力机制的改进： 可以尝试改进注意力机制本身，例如引入稀疏注意力或全局注意力，以避免注意力过度集中在某些位置。
与其它现象的关联： 探讨注意力汇聚现象与其他相关现象（例如模式崩溃和循环退化）的关联，以便更全面地理解LLMs的行为。

总结：应对注意力汇聚，提升模型性能

今天我们深入探讨了注意力汇聚现象，分析了其可能的原因和影响，并提出了一些缓解策略。理解和应对注意力汇聚对于提升大型语言模型的性能至关重要，希望今天的分享能对大家有所启发。通过位置编码调整、正则化、数据增强和注意力屏蔽等手段，可以有效缓解这一现象，从而提高模型的生成质量、鲁棒性和可解释性。

注意力汇聚（Attention Sink）：首个Token为何吸纳大量注意力权重

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