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title: "SoftMax-off-by-One"
created: 2026-05-14
updated: 2026-05-14
type: concept
tags: [attention, softmax, llm, streaming]
sources: ["https://arxiv.org/abs/2309.17453"]
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# SoftMax-off-by-One

## 定义

SoftMax-off-by-One（SoftMax₁）是 Miller (2023) 提出的 SoftMax 变体，在分母中加 1，使模型不必将注意力分数分配到不相关的 Token 上：

$$\text{SoftMax}_1(x)_i = \frac{e^{x_i}}{1 + \sum_{j=1}^N e^{x_j}}$$

## 动机

标准 SoftMax 强制 $\sum_i \text{SoftMax}(x)_i = 1$，这意味着即使所有上下文 Token 都与当前 query 不相关，模型也必须分配注意力值——导致了 [[attention-sinks|注意力汇]] 现象。

SoftMax₁ 允许模型将多余的注意力"丢弃"到分母的 +1 项中，理论上消除对注意力汇的需求。

## 等价表示

SoftMax₁ 在注意力计算中等价于**前置一个全零 Key 和 Value 的虚拟 Token**：

$$\text{Attention}(Q, K, V) = \text{SoftMax}_1(QK^T)V = \text{SoftMax}(\tilde{Q}\tilde{K}^T)\tilde{V}$$

其中 $\tilde{K} = [0, K]$, $\tilde{V} = [0, V]$。

这在 [[streaming-llm|StreamingLLM]] 论文中被称为 **Zero Sink**。

## 实验评估

Xiao et al. (2024) 的预训练实验表明：

- Zero Sink (SoftMax₁) **部分改善**了注意力汇问题
- 但模型**仍然依赖其他初始 Token** 作为注意力汇
- 仅 Sink Token 时 PPL = 29,214（远差于 Learnable Sink 的 18.01）

→ SoftMax₁ 不足以完全替代专用的 [[sink-token|可学习汇 Token]]

## 与 Learnable Sink Token 的对比

| 方案 | 机制 | 有效性 |
|------|------|--------|
| SoftMax₁ (Zero Sink) | 修改 SoftMax 函数，允许丢弃注意力 | 部分改善，不够充分 |
| Learnable Sink Token | 预训练时添加专用可学习 Token | 完全有效，仅需 1 个 Token |

## 相关概念

- [[attention-sinks|注意力汇]] — 此方案试图解决的问题
- [[sink-token|汇 Token]] — 更有效的替代方案
- [[streaming-llm|StreamingLLM]] — 应用背景
