Transformer注意力机制的优化方法
在大模型微调实践中，Transformer注意力机制的优化是提升模型性能的关键环节。本文将分享几个实用的优化方法和踩坑经验。
1. 注意力裁剪（Attention Pruning）
对于资源受限的部署环境，可以使用注意力裁剪来减少计算量。以PyTorch为例：
import torch
import torch.nn.functional as F
def prune_attention(attention_weights, threshold=0.1):
# 将低重要性注意力置零
mask = attention_weights > torch.quantile(attention_weights, threshold)
return attention_weights * mask
2. 多头注意力优化
通过分析发现，某些注意力头的贡献度很低。可以使用以下方法进行优化：
# 计算每个注意力头的重要性分数
head_importance = torch.mean(torch.abs(attention_scores), dim=-1)
# 移除重要性最低的头
pruned_heads = torch.topk(head_importance, k=4, largest=True).indices
3. 注意力矩阵压缩
使用低秩分解技术：
from torch.nn import Linear
# 原始注意力计算
attention_scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(d_k)
# 使用低秩近似
U, S, V = torch.svd(attention_scores)
reconstructed = U[:, :, :r] @ S[:r].unsqueeze(0) @ V[:, :r, :]
这些优化方法在实际部署中可以节省30-50%的计算资源，同时保持模型性能。
踩坑提醒：在进行注意力裁剪时，需要确保裁剪阈值设置合理，避免过度裁剪导致模型性能下降。
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