Cross-Attention：注意力机制详解《一》

✅ 1. 标准 Transformer 模型（Encoder-Decoder）

在原始的 Transformer 架构（如论文《Attention Is All You Need》中提出的）中，模型由两个主要部分组成：Encoder 和 Decoder。

Encoder 部分：

• 只使用了 Self-Attention
• 每个位置都可以关注输入序列的所有位置
• 公式形式：Q = K = V = 输入

Decoder 部分：

• 使用了 两种注意力机制：
  1. Masked Self-Attention（仍然是 Self-Attention）
     • 用于防止当前位置看到后面的内容（因果掩码）
     • Q = K = V = 解码器输入
  2. Cross-Attention
     • 用于关注 Encoder 的输出
     • Q = 解码器中间表示, K = V = 编码器输出
     • 这使得解码器可以在生成每个词时“注意”到输入句子的相关部分

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✅ 2. Decoder-only 模型（如 GPT 系列）

这类模型只保留了 Transformer 的 Decoder 部分。

• 使用的是 Masked Self-Attention
  • 即只能关注当前及之前的位置（因果语言模型的特性）
• 没有 Cross-Attention（因为没有 Encoder）

所以，decoder-only 模型只有 self-attention，不涉及 cross-attention。

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✅ 3. Encoder-only 模型（如 BERT）

这类模型只保留了 Transformer 的 Encoder 部分。

• 使用的是 Self-Attention
  • 每个 token 可以关注整个输入序列中的所有 token
• 同样没有 Cross-Attention

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🧠 总结对比表：

模型类型	是否包含 Self-Attention	是否包含 Cross-Attention
标准 Transformer (Encoder-Decoder)	✅ 是	✅ 是
Decoder-only（如 GPT）	✅ 是	❌ 否
Encoder-only（如 BERT）	✅ 是	❌ 否

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🔍 补充说明：

• Cross-Attention 是连接 Encoder 和 Decoder 的关键机制，允许 Decoder 在生成输出时参考 Encoder 的信息。
• Self-Attention 是所有 Transformer 变体的基础，不管是 encoder 还是 decoder。

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