3. Transformer —— 理解QKV

原创已于 2024-04-17 17:08:22 修改 · 3.6k 阅读

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#transformer #深度学习 #人工智能

于 2024-04-17 17:05:47 首次发布

本文介绍了Transformer中的词向量表示，重点解析了Q,K,V在注意力机制中的作用，以及它们如何通过关系向量和残差连接赋予词向量更多语义信息。后续将深入探讨解码器和Transformer的整体结构。

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在写这一章之前，我原本想继续写decoder，交叉注意力，掩码注意力等等。但是，如果按照之前的对q,k,v的解释，我觉得并不能很好理解decoder、交叉注意力倒是在做什么，最后这个decoder是怎么把下一个单词给预测出来的？q,k,v到底都是些什么东西？为什么要qk点积？等等一系列问题，都很难理解。

于是，我觉得应该从向量的角度，重新理解q, k,v及attention中各种运算的意义。这篇文章很大程度上受益于3Blue1brown的两个对transformer形象解读的视频。我非常建议大家去看下他的视频。

1. 词向量

正如我们之前所说，embedding是将人类理解的单词变成计算机理解的数字。

在transformer中，单词先经过一次单词编码，再经过一层位置编码。位置编码的意义就是标注这个单词是句子中的第几个单词。总之，经过这两次编码后，得到一个向量，代表词空间中这个单词。比如，通过两层embedding，将 "china" 编译成 [ 3, 6 ,10]。那么在这个三维的词空间中，这个向量就代表china。现实情况中，embedding出来的词向量的维度往往很高。

同样的，embedding将句子里的单词都编译到一个空间中。如下图所示，在进行学习前，所有的这些向量，只是杂乱无章的，在空间中分布着，仅仅代表着单词本身。

模型学习的意义，就是调整这些向量，使得其按照一定的逻辑关系在空间中分布。简单的来说就说是物以类聚，相近意思的单词应该靠在一起。看下图，在经过学习后，“中国”和“熊猫”相近，“澳大利亚”和“袋鼠”相近。而且中国和澳大利亚就离得很远。

注意这两个绿色的小剪头，他们也代表着一种关系，可以是 “这个国家代表性的动物是什么”。由此可以看到，学习后的向量，可以蕴含十分丰富的关系和逻辑，包含了语义和句法的信息，以及重要的是，也包涵了下一个单词是什么的信息。

学习前，中国这个向量，只代表中国。学习后，模型就可以知道，跟中国相近的还有熊猫，熊猫是中国的一种代表性动物。如果是在生成一段关于中国的介绍，那么跟中国相近的熊猫，这个单词就更容易被获取到，这个单词的概率就更大，就更容易被生成出来，比如生成“中国熊猫”。像澳大利亚，袋鼠这些，由于离得很远，那么肯定更难被读取，下一词是他们的概率也就更低。

上述的学习过程，其实就是encoder中自注意力的学习过程。比如在中文翻译成英文的过程中，encoder先学习的是中文文本。学习后，使中文的词向量按照一定的关系在空间中分布。

2. Q，K是什么？

同样地，我们看下面这张图片。在计算x1的注意力时，q1可以理解“句子里什么单词跟thinking(x1)有关？”。对于k1,k2可以理解是对于这个问题的回答。比如，k1回答是“我是这个词的形容词”时，q1*k1的相似度结果就会是正值而且较大。如果k2是“我跟这个词没关系”，q1*k1的相似度结果就会是负值。

在向量的层面上，该怎么理解呢？x1,x2,...,等是高维度的词向量（比如12,288）。我们要比较问题和回答之间的关系，就需要将q,k放到同一个空间维度（qk空间，通常是较低的维度，比如128）下比较。

把高维度的词向量x，通过Wq，输出到低维度的，qk空间中的，查询query向量q。

同理，把高维度的词向量x，通过Wk，输出到低维度的，qk空间中的，回答key向量k。

那么，为了计算问题query和回答key之间的相似度，很明显是可以通过向量的点积来计算得到。比如上面两张图的例子，creature和fluffy在原文本中是"fluffy creature"，指的是毛茸茸的生物。显然他们两的关系很大,fluffy 是 creature的形容词。那么在QK空间中，creature向量q和fluffy 的回答向量k之间的相似度就很高。从图中也可以看到，他们几乎一致。

这里简单说下向量点积，向量a和向量b越相近，那么他们的点积是正值而且会越大。向量a和向量c越相远，那么他们的点积是负值而且会越大。

得到相似度分数后，会进行一次归一化的处理，也是为了方便后续的计算。就是下图中的softmax以及括号里的除以 $\sqrt{d_{k}}$

3. V 就是 X 吗？

我个人觉得对于v的理解，是整个attention中最重要的部分。在刚学习的时候，我一直认为v就是代表x。我看的很多文章，都是认为v是x。包括我第一篇文章里的例子，把v直接看作x似乎是个很合理的事情。

但是这样理解的话，会有很多不合理的地方。首先，如果v是x，那么为什么不就用x，还花费那么大的参数量Wv和计算量去构造出这个v？其次，在实际结构中有个残差连接，对于这个输出的z，又把原来的x加了回来。如果z已经代表了新的x，那再加上x的后，这又成啥了?而且在decoder中的交叉注意力中，这么理解更加奇怪。比如在中文翻译成英文时，为什么要把代表中文的词向量加到英文的词向量中，等等问题。

让我们一起来探讨下v是个什么东西。还记得这张图片中绿色的小箭头吗？中国的代表性动物是熊猫，澳大利亚的代表性动物是袋鼠。绿色的向量代表着一种逻辑关系，重要的是，他是可以加到其他不同的向量上。加到“中国”，就可以指向“熊猫”。加到”澳大利亚“，就可以指向“袋鼠”。

V就是这种绿色的小箭头，代表的是词向量之间的关系，并且是可以应用在不同的词向量上得到新的，富有意义的词向量。

结合上一节说到的，由q,k得到的相似度（注意力分数），可以理解为权重。将这个分数与关系向量v相乘，代表不同的关系有不同的权重。比如对于句子“中国的大熊猫很可爱，等我放暑假的时候，一定要去看看。” 其中，”大熊猫“跟“中国”，“可爱”,关系都比较大，跟“暑假”可以说关系不大。

比如，对于“大熊猫”来说，“中国”相似度0.8，“可爱”0.2，“暑假”0.1。那么得到z就是

$z = 0.8*v1+0.2*v2+0.1*v3$