DL_基于Transformer端到端的模型设计和训练举例

基于Transformer架构的深度学习算法应用越来越广，特别是依托端到端的训练方法，由于优化了训练数据的生成方式，变的特别流行。以“基于Transformer的输入搜索文字，推荐电影”为例，我们将这个问题建模为一个文本到物品（Text-to-Item）的推荐任务。虽然原始Transformers是为序列到序列（Seq2Seq）任务（如机器翻译）设计的，但是其核心机制----自注意力和上下文建模能力----可以被灵活迁移到推荐系统中。下面具体展开其神经网络的训练。

一、任务定义

输入：用户输入的一段自然语言查询（如 “我想看一部浪漫又搞笑的爱情片”）
输出：推荐一个或多个电影（如《真爱至上》《初恋50次》）
本质：将文本语义与电影表征对齐，实现跨模态匹配（文本 ↔ 电影）

这属于 检索式推荐 或 语义搜索推荐，而非生成式推荐（不生成新电影，而是从候选库中选出最匹配的）。

二、模型架构设计（双塔 Transformer）

最常用且高效的方案是 双塔结构（Two-Tower Architecture）：

[ 用户查询文本 ] → [ Text Encoder (Transformer) ] → 文本向量 q

[ 电影信息 ]    → [ Item Encoder (Transformer/MLP) ] → 电影向量 v_i

1. 文本编码器（Text Tower）

使用预训练 Transformer 编码器（如 BERT、DistilBERT）或从头训练的小型 Transformer；
输入：用户查询（tokenized 后）；
输出：取 [CLS] token 的表示，或对所有 token 做平均/最大池化，得到固定维度的语义向量 q ∈ ℝ^d。

2. 电影编码器（Item Tower）

电影信息可包括：

电影标题（title）
类型（genres）
演员/导演
剧情简介（plot synopsis）
平均评分等元数据

这些信息可拼接成一段文本（如 “Love Actually | Romance, Comedy | Starring Hugh Grant”），然后同样用 Transformer 编码，得到电影向量 v ∈ ℝ^d。

也可对结构化字段分别嵌入后拼接，再通过 MLP 编码（若无丰富文本）。

3. 相似度计算

使用 点积 或 余弦相似度 衡量匹配度：
score(q,vi​)=q⊤vi​

三、训练数据构建

推荐系统通常没有直接的“正确答案”，需构造 正负样本对。
正样本（Positive）：

用户搜索了 query q，并点击/观看/高评分了电影 m+；
或：人工标注“query 与电影相关”。

负样本（Negative）：

随机采样未交互的电影（in-batch negatives 或全局采样）；
更高级方法：难负例挖掘（hard negative mining），如用户看了但不喜欢的电影。

示例数据对：

    正例：("浪漫喜剧", 《真爱至上》)
    负例：("浪漫喜剧", 《异形》)

四、训练目标：对比学习（Contrastive Learning）

目标是让 正样本对的相似度高，负样本对的相似度低。

常用损失函数：

1. InfoNCE Loss（Noise Contrastive Estimation）

对于一个 query q 和其正样本 v+，以及 N−1 个负样本 {vj−​}：
L=−log∑k=1N​exp(q⊤vk​/τ)exp(q⊤v+/τ)​

τ 是温度系数（通常 0.05~0.1）；
分母包含正样本 + 所有负样本；
在一个 batch 中，其他 query 对应的电影可作为负样本（in-batch negatives），高效利用数据。

2. Pairwise Ranking Loss（如 BPR）

L=−logσ(q⊤v+−q⊤v−)

五、训练流程（端到端）

准备数据：
    收集用户搜索日志 + 电影交互行为（点击、播放、评分）；
    构造 (query, movie_id, label) 三元组。

文本预处理：
    Tokenize 查询和电影文本（使用 BERT tokenizer 等）；
    截断/填充至固定长度。

模型前向传播：
    文本塔：q = text_encoder(query_tokens)
    电影塔：v = item_encoder(movie_tokens)
    计算相似度矩阵（batch 内所有 query 与所有 movie 的点积）

计算损失：
    应用 InfoNCE 或 BPR loss；
    反向传播更新两个塔的参数。

优化技巧：
    使用预训练语言模型（如 BERT）初始化文本塔，加速收敛；
    冻结部分层（如仅微调最后几层）；
    负采样策略优化（如频率加权、难负例）。

六、推理阶段（部署）

训练完成后：

离线预计算所有电影的向量 vi​，存入向量数据库（如 FAISS、Milvus）；
在线服务：
    用户输入 query；
    实时编码为向量 q；
    在向量库中做 近似最近邻搜索（ANN），返回 top-K 最相似电影。

优点：推理快，只需一次文本编码 + 向量检索。

七、实际案例参考

YouTube 的多模态推荐：结合视频标题、ASR 文本、用户查询；
Amazon 的商品搜索：用 BERT 双塔匹配 query 与商品描述；
Netflix 的语义搜索：支持“适合周末看的轻松电影”这类模糊查询。

总结：

组件	说明
输入	用户自然语言查询
输出	推荐电影（从候选库中检索）
模型	双塔 Transformer（文本塔 + 电影塔）
训练目标	最大化正样本相似度，最小化负样本相似度
损失函数	InfoNCE / BPR

关键技巧 预训练初始化、负采样、向量检索。这种架构不仅适用于电影推荐，还可扩展到商品、音乐、新闻等任何“文本→物品”的推荐场景。