从多头注意力到潜在注意力：注意力机制的演变

本文探讨了注意力机制在自然语言处理中的演变，从最初的多头注意力机制 (MHA) 到更先进的多潜在头注意力机制 (MHLA)。MHA 通过计算查询、键和值向量来加权上下文中的重要单词，但随着序列长度的增加，其计算和内存复杂度呈二次方增长。为了解决这个问题，MHLA 等新方法应运而生，它们在不牺牲性能的情况下提高了计算速度和可扩展性，例如通过 KV 缓存来减少冗余计算。文章深入浅出地解释了这些机制的核心概念、优缺点以及在模型（如 BERT、RoBERTa 和 Deepseek）中的应用。