通义语音AI技术问题之Diagonal Attention Pooling(Ditto)方法的工作原理如何解决

简介: 通义语音AI技术问题之Diagonal Attention Pooling(Ditto)方法的工作原理如何解决

问题一:BERT中的哪些自注意力头与单词的重要性相关?


BERT中的哪些自注意力头与单词的重要性相关?


参考回答:

BERT中的某些自注意力头的从单词到自身的自注意力(即注意力矩阵的对角线值,称为对角线注意力)可能与单词的重要性相关。例如,头1-10的注意力矩阵在信息丰富的单词如“social media transitions”、“hill”和“little”上的对角线值较高。


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问题二:Diagonal Attention Pooling(Ditto)方法是如何工作的?


Diagonal Attention Pooling(Ditto)方法是如何工作的?


参考回答:

Diagonal Attention Pooling(Ditto)方法通过权衡BERT某个头部的对角线注意力来加权隐藏状态,从而获得更好的句子嵌入。它首先计算BERT特定头部的注意力矩阵的对角线值,然后利用这些值加权计算句子嵌入。这种方法与基于计算影响矩阵的方法相比更加高效,因为影响矩阵的计算代价较高。


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问题三:为什么需要提出Diagonal Attention Pooling(Ditto)这种方法?


为什么需要提出Diagonal Attention Pooling(Ditto)这种方法?


参考回答:

尽管BERT在语义编码上显示出一定的能力,但其句子嵌入的利用可能并未达到最佳。我们观察到某些自注意力头与单词的重要性相关,因此假设BERT中的注意力信息需要进一步利用。Diagonal Attention Pooling(Ditto)方法就是为了更有效地利用BERT中的注意力信息,通过计算对角线注意力来加权隐藏状态,从而改善PLM的句子嵌入。


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问题四:Diagonal Attention Pooling(Ditto)方法的有效性是如何得到证实的?


Diagonal Attention Pooling(Ditto)方法的有效性是如何得到证实的?


参考回答:

Diagonal Attention Pooling(Ditto)方法的有效性通过实验得到了证实。通过对比实验,我们证明了该方法不仅改善了句子嵌入的质量,而且在计算效率上也更高。更多技术细节和实验结果可以参考我们发表在EMNLP 2023的技术论文。


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问题五:在BERT模型中,层-头编号是如何定义的?


在BERT模型中,层-头编号是如何定义的?


参考回答:

在BERT模型中,层-头编号用于标识特定的自注意力头。对于尺寸为BERT-base的模型,层的取值范围为1至12,头编号的取值范围为1至12。例如,层-头编号1-10指的是第1层的第10个自注意力头。


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