1.1.2　自注意力機制與多頭注意力機制

1．自注意力機制的核心概念

自注意力（Self-Attention）機制是Transformer模型的關鍵機制，用于捕獲輸入序列中不同元素的相關性。它的作用是讓每個輸入元素（如一個單詞）根據其他元素的信息動態調整自身表示，這種能力使大模型能夠更深入地理解序列中的上下文關系。

其基本工作流程包括3個步驟。

（1）計算相關性：將每個輸入元素與序列中所有其他元素進行比較，得到一組相關性分數。

（2）權重分配：根據相關性分數，為輸入元素分配不同的權重，表示其他元素對該元素的影響程度。

（3）信息聚合：將所有輸入元素的加權信息進行匯總，為每個元素生成一個新的表示。

這種機制不僅可以捕獲序列中的局部依賴關系，還能夠處理全局的信息傳遞，這對長文本或復雜序列的建模尤為重要。

2．多頭注意力機制的設計原理

多頭注意力機制是在自注意力的基礎上進行的擴展，用于提升模型的表達能力。它通過多個“頭”并行計算不同維度的注意力信息，使模型可以從多種角度理解序列。多頭注意力機制結構示意圖如圖1-2所示。

圖1-2　多頭注意力機制結構示意圖

（1）單個注意力頭的局限性：如果只有一個注意力頭，模型只能關注序列中某一特定方面的關系，可能忽略其他重要信息。

（2）多頭的優勢：多個注意力頭可以在不同的子空間中獨立學習，即使是對于同一個輸入序列，不同的頭也能捕捉到不同層次的特征。最終，這些特征會被整合到一起，形成更全面的表示。

例如，在處理一句話時，一個頭可能關注語法關系，另一個頭可能關注語義，第三個頭可能關注全局上下文。通過多頭機制，模型能夠同時捕獲多種不同層次的信息，提高對輸入序列的理解能力。

3．DeepSeek-V3中自注意力機制和多頭注意力機制的優化

在DeepSeek-V3中，自注意力機制和多頭注意力機制得到了進一步優化，以提升性能和效率。其優化集中在以下方面。

（1）多頭潛在注意力機制：DeepSeek-V3引入了多頭潛在注意力架構，通過低秩壓縮的方法降低注意力計算過程中對內存的需求，顯著提升了推理效率。

（2）壓縮后的Key-Value緩存：在生成過程中，DeepSeek-V3使用壓縮技術減小了Key（鍵）和Value（值）緩存的大小，同時保持了計算性能，這對于處理長序列任務非常重要。

（3）旋轉位置嵌入：通過改進的旋轉位置嵌入（Rotary Position Embedding，簡稱RoPE）技術，DeepSeek-V3能夠更好地建模長上下文之間的依賴關系，在長文本任務中的表現有大幅提升。

這些改進使DeepSeek-V3在保持高性能的同時，顯著降低了內存占用和計算開銷。

4．自注意力機制與多頭注意力機制的意義

自注意力機制解決了傳統循環神經網絡（RNN）無法并行處理序列的缺陷，同時突破了其在長序列處理上的局限，而多頭注意力機制進一步增強了模型的表達能力。這兩者的結合構成了Transformer模型的核心，使其能夠靈活應對多種自然語言處理任務。

DeepSeek-V3通過在自注意力機制和多頭注意力機制上的創新，進一步優化了注意力計算的效率和性能，不僅在語言生成任務中表現出色，還在代碼生成、數學推理等復雜任務中展現了強大的泛化能力。