Causal attention — механизм внимания, который ограничивает модель доступом только к предыдущим токенам и задаёт направленную структуру последовательности.
Определение
Causal attention — это разновидность внимания, в которой каждая позиция последовательности может взаимодействовать только с теми токенами, которые находятся слева, то есть предшествуют текущему шагу. Такой механизм формирует строго направленную зависимость: модель предсказывает следующий токен на основе доступной истории, не используя будущие данные.
Этот принцип лежит в основе всех autoregressive моделей: генерация происходит по шагам, и доступ к будущим токенам должен быть исключён, чтобы сохранить корректность вероятностной модели.
Как работает
Механизм реализуется через маскирование матрицы внимания. При вычислении матрицы QKᵀ модель создаёт квадратную матрицу логитов внимания, где строка соответствует позиции запроса, а столбец — позиции ключа. Causal attention накладывает верхнетреугольную маску, скрывая все токены, которые находятся правее текущего.
- маска — значения выше диагонали задаются как минус-бесконечность;
- softmax — после маскирования игнорирует запрещённые позиции;
- однонаправленность — каждый токен видит только предыдущие и сам себя;
- без утечек — модель не может использовать информацию из будущего шага.
Такой тип внимания задаёт причинную структуру внутри последовательности. Это гарантирует, что распределения вероятностей для следующего токена построены корректно — только на основе доступного прошлого.
Где применяется
- Автогенерация текста в языковых моделях.
- Генерация программного кода.
- Обработка временных рядов и событийных потоков.
- Мультимодальные последовательности, требующие направленности.
- Пошаговые агенты и интерактивные системы.
- Модели предсказания следующего состояния в динамических процессах.
Практические примеры использования
В языковых моделях causal attention обеспечивает правильную autoregressive генерацию: модель получает только историю текста и формирует распределение следующего токена без знания будущего.
В генерации кода такой механизм поддерживает корректную зависимость между строками и символами, позволяя модели опираться только на ранее написанный фрагмент. Это важно для синтаксически строгих языков, где будущие конструкции не должны влиять на текущие предсказания.
В обработке временных рядов causal attention исключает доступ к будущим значениями, делая модель корректной в сценариях анализа сигналов, предсказаний событий и моделирования процессов.
В аудио- и видео-моделях causal attention поддерживает направленность обработки кадров или аудиофрагментов, что важно для задач пошаговой интерпретации контента и потоковых приложений.
В агентных системах causal attention обеспечивает последовательность решений: каждый шаг использует только прошлые сообщения и действия, формируя стабильную цепочку рассуждений.
Вариации и архитектурные особенности
Несмотря на единый принцип, causal attention может быть реализован разными способами:
- полное маскирование — классический вариант в GPT-подобных моделях;
- скользящее окно — ограничение внимания только на последних N токенах (эффективно для длинных последовательностей);
- иерархические causal-блоки — многослойные структуры, позволяющие агрегировать информацию на разных масштабах;
- смешивание causal attention и внешней памяти — модели с рекуррентными модулями или связанными буферами долгосрочной памяти;
- адаптивные маски — динамическая настройка окна видимости в зависимости от задачи.
Преимущества и ограничения
- Плюс: обеспечивает корректную probabilistic autoregression.
- Плюс: предотвращает любую утечку будущей информации.
- Плюс: работает предсказуемо и стабильно в пошаговых системах.
- Плюс: совместим с KV-cache, FlashAttention и современными ускорителями внимания.
- Минус: модель не может использовать будущий контекст.
- Минус: ограничивает качество задач, где важна двунаправленная структура.
- Минус: требует глубокой архитектуры для удержания дальних зависимостей.
- Минус: менее эффективен в задачах анализа полного текста или документа.
Связанные термины
- Self-attention
- Bidirectional attention
- Encoder–decoder
- Autoregressive decoding
- Positional encoding
- KV-cache
- Long-context architectures