Mittal S, Raparthy S C, Rish I, et al. Compositional attention: Disentangling search and retrieval[J]. arXiv preprint arXiv:2110.09419, 2021.
目录
- Mittal S, Raparthy S C, Rish I, et al. Compositional attention: Disentangling search and retrieval[J]. arXiv preprint arXiv:2110.09419, 2021.
- Motivation
- 主要贡献
- Multi-head attention中的不足
- Multi-head Attention as a rigid pairing of Searches and Retrievals
- COMPOSITIONAL ATTENTION - DISENTANGLING SEARCH AND RETRIEVAL
- Compositional Attention allow us to do what?
- Experiments
Motivation
为了解决这个问题，They propose Compositional Attention, where the search and retrieval operations can be flexibly composed: the key-query search mechanism is no longer bound to a fifixed value retrieval matrix, instead it is dynamically selected from a shared pool of value matrices accessible by several compositional attention heads. This results in increased flexibility and improved performance.
主要贡献
这篇文章的主要贡献有三点：
- 指出了multi-head attention中的不足
- 提出了解决方法Compositional attention
- 利用自己的方法解决了multi-head attention中出现的问题，并能够很好地解决OOD Generalization中出现的问题。
- 讨论了一下Compositional attention的计算复杂度
Multi-head attention中的不足
Key-Value Attention: Given a set of queries and key-value pairs, key-value attention computes a scaled cosine similarity metric between each query and the set of keys. This similarity score determines the contribution of each value in the output for the corresponding query.
你看，在multi-head attention中，不也是先计算query与key之间的映射，然后再通过value进行检索的吗？为什么这样的方法就会造成信息的冗余呢？
我们可以先把multi-head attention分为两个阶段：search、 retrieval。
- search过程指的是根据query+key的过程
- retrieval指的是对value中的值进行组合的过程
Multi-head Attention as a rigid pairing of Searches and Retrievals
- Search Redundancy
which leads to learning of redundant query-key matrices - Retrieval Redundancy
which leads to learning of redundant value matrices
要想实现c这种检测，value的向量是需要能够投影出来location的信息，q和k的向量需要映射为color的信息。这在原来的方法中是不能进行替换的，而是通过多头的方式来进行检查c这个任务，但这并不能 factorize knowledge more efficiently。
虽然目前我还没有看完这篇文章，但是我猜测这篇文章的方法呢，是利用了多个value的投影，在这个retrieval的阶段，又多了一次选择，而不是仅仅通过mutli-head的方式进行选择。
🤡 除了限制了知识更有效的利用，使用这种rigid可能会限制知识的重新组合、导致冗余的参数并潜在的限制了OoD泛化。
COMPOSITIONAL ATTENTION - DISENTANGLING SEARCH AND RETRIEVAL
这篇文章中提出了一个全新的attention mechanism，释放了原来那种静态的search-retrieval并支持一种更灵活地、动态的mapping。具体上，为了做到这些，Compositional attention放弃了head这个概念。
Compositional Attention allow us to do what?
解决了前面提到的fixed search-retrieval pairing的问题
We highlight that Compositional Attention disentangles search and retrieval and solves the redundancies of multi-head attention
a. 可以设置S和R，分别表示Search-Retrieval的数量
b. 可以动态地共享retrieval的结果给所有的search
c. 从假设上来讲，Compositional Attention的pair容量是相当于S*R个multi-head attention(fixed pair)
Experiments
后面就是一套实验，用来证明这篇文章的方法确实别Multi-head Attention要好。
