56、深入理解Transformer模型：原理、架构与应用

深入理解Transformer模型：原理、架构与应用

1. Transformer模型简介

Transformer模型首次出现在名为 “Attention Is All You Need” 的研究中。它是一种基于注意力机制的模型，其名称虽有些模糊，但已在该领域广泛使用。Transformer模型表现出色，催生了一类新的语言模型，不仅能并行训练，还在众多任务中超越了循环神经网络（RNN）。

2. Transformer的关键思想

2.1 跳跃连接（Skip Connections）

跳跃连接，也称为残差连接，灵感源于减少深度网络层的工作量。下面通过一个绘画的类比来理解：
- 假设你用丙烯颜料在画布上画了一幅肖像，完成后交给对象审核。对象表示喜欢这幅画，但希望将手指上的戒指换成另一枚。
- 一种做法是邀请对象回到工作室，在空白画布上重新画一幅肖像，这需要大量时间和精力。
- 更高效的方法是在现有肖像上直接将新戒指画在旧戒指上。

在深度网络中，当一个张量输入到某一层时，如果该层只需对输入进行少量更改，那么处理不需要更改的部分会造成资源浪费。因此，该层只需计算所需的更改，然后将这些更改与原始输入相结合来产生输出。

跳跃连接机制如下：将输入张量输入到某一层，让其计算更改，然后将该层的输出与输入张量相加。我们还可以在多个层周围设置跳跃连接。

跳跃连接的作用是使层更小、更快，还能改善反向传播中梯度的流动，从而使我们能够高效地训练数十甚至数百层的网络。此外，Transformer使用跳跃连接不仅是为了提高效率和速度，还能巧妙地跟踪输入中每个元素的位置。

2.2 归一化加法（Norm-Add）

归一化加法是一种概念和符号上的简写。在Transformer中，通常会对层的输出应用层归一化（layer normalization）步骤，以帮助控制过拟合，使通过网络的值不会变得太大或太小。层归一化会调整层输出的值，使其近似于均值为0、标准差为1的高斯分布。

一种流行的做法是将层归一化放在跳跃连接的加法步骤之前。由于这两个操作总是成对出现，因此将它们组合成一个单一的操作，称为归一化加法。虽然人们也尝试过将层归一化放在其他位置，但实践中这些选择的效果相当，这里采用层归一化在加法步骤之前的版本。

2.3 位置编码（Positional Encoding）

当我们在系统中移除RNN时，会遇到一个问题：丢失了输入句子中每个单词的位置信息。而在RNN结构中，由于单词是逐个输入的，循环单元内的隐藏状态可以记住单词的输入顺序。

为了解决这个问题，我们需要将每个单词的位置或索引插入到单词的表示中，这个过程称为位置编码。

一种简单的位置编码方法是在每个单词的末尾附加一些位来表示其位置，但这种方法存在一些问题，例如可能无法为长句子中的每个单词分配唯一的位置编号，并且存储过大还会浪费资源并降低速度，实现起来也比较麻烦。

更好的方法是使用一个数学函数为序列中的每个位置创建一个唯一的向量。假设单词嵌入的长度为128，我们将每个单词的索引输入到这个函数中，函数会返回一个新的128元素向量来描述该位置。然后将这个向量与单词的嵌入向量相加，这种形式的位置编码称为位置嵌入。

虽然将位置信息添加到每个单词而不是附加它可能看起来有些奇怪，并且位置信息在注意力网络处理值的过程中似乎容易丢失，但实际上，用于计算位置嵌入向量的特定函数通常只影响单词向量一端的几个位。而且，Transformer在处理过程中能够学会区分每个单词的表示和位置信息。

位置嵌入信息不会丢失的原因在于Transformer的架构。除了最后一个操作外，Transformer网络将每个操作都包裹在跳跃连接中，这样位置嵌入信息在每个处理阶段后都会被重新添加，从而保证其不会丢失。

3. 构建Transformer模型

3.1 整体架构

Transformer模型的名称涵盖了受原始Transformer论文架构启发的各种网络。这里我们讨论一个通用版本，其框图如下：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(输入):::process --> B(编码器):::process
    B --> C(解码器):::process
    C --> D(输出):::process
    D -.-> C(解码器):::process

编码器（E）和解码器（D）都是围绕注意力层构建的重复层序列。编码器接受一个句子，解码器接受编码器的信息并产生新的输出。

编码器和解码器都以单词嵌入和位置嵌入开始。解码器最后有一个全连接层和softmax层，用于预测下一个单词。解码器是自回归的，它会将每个输出单词添加到输出列表中，该列表成为生成下一个单词的输入。解码器包含多头Q/KV注意力网络，其键和值来自编码器块的输出，因此Q/KV注意力也称为编码器 - 解码器注意力。

3.2 编码器块

编码器块的结构如下：
| 层 | 描述 |
| — | — |
| 多头自注意力层 | 通常有八个头，查询、键和值都来自输入到该块的同一组输入。该层被归一化加法跳跃连接包围，以保持数值的高斯分布并保留位置嵌入。 |
| 逐点前馈层 | 通常由两个1×1卷积层组成，第一个卷积层使用ReLU激活函数，第二个没有激活函数。这两层学习调整多头注意力层的输出，以去除冗余并聚焦于对后续处理最有价值的信息。这两个步骤也被归一化加法跳跃连接包裹。 |

3.3 解码器块

解码器块与编码器块类似，但多了一个注意力步骤：
| 层 | 描述 |
| — | — |
| 多头自注意力层 | 输入是Transformer到目前为止输出的单词。如果刚开始，句子只包含[START]标记。该层的目的是分析所有输入单词，找出它们之间的强关联。在训练期间，该层会添加掩码操作。该层被归一化加法跳跃连接包围。 |
| 多头Q/KV注意力层 | 查询向量来自上一个自注意力层的输出，键和值来自所有编码器块的连接输出。该层也被归一化加法跳跃连接包围，用于根据编码器的输出选择键并混合相应的值。 |
| 1×1卷积层 | 与编码器块中的卷积层模式相同。 |

3.4 掩码机制

在训练Transformer预测句子中的下一个单词时，为了避免模型直接使用当前要预测的单词进行预测，我们需要使用掩码机制。例如，对于句子 “My dog loves taking long walks”，当预测 “long” 时，模型应该只看到 “My dog loves taking”；预测 “taking” 时，应该只看到 “My dog loves” 等。

我们在解码器块的第一个自注意力层添加一个额外的步骤，即掩码操作，来隐藏每个预测步骤不应该看到的单词。因此，第一个注意力层有时也被称为掩码多头自注意力层，通常简称为掩码注意力层。

4. Transformer模型的实际应用

4.1 翻译示例

为了展示Transformer模型在实际中的表现，我们训练了一个遵循上述架构的Transformer模型，用于将葡萄牙语翻译成英语。我们使用了一个包含50,000个训练示例的数据集，这个数据集虽然按照如今的标准来说规模较小，但足以在家庭计算机上进行训练并展示模型的原理。

我们给训练好的Transformer模型输入葡萄牙语问题 “você se sente da mesma maneira que eu?”，谷歌翻译将其翻译成英语为 “do you feel the same that way I do?”，而我们的系统输出的翻译是 “do you see, do you get the same way i do?”。考虑到训练数据库较小，这个结果已经很好地抓住了问题的核心。当然，更多的训练数据和训练时间肯定会提高翻译结果的质量。

4.2 注意力热力图

在解码器的最终Q/KV注意力层的八个头中，每个输出单词对每个输入单词的注意力情况可以通过热力图来展示。热力图中，单元格越亮，表示该输出单词对相应输入单词的注意力越高。需要注意的是，一些输入单词可能会被预处理器拆分成多个标记。

4.3 Transformer与RNN的对比

与RNN相比，Transformer具有显著的优势：
- 并行训练 ：Transformer可以并行训练，而RNN由于其循环结构，难以进行并行计算，训练效率较低。
- 处理长序列能力 ：RNN存在梯度消失或梯度爆炸的问题，在处理长序列时表现不佳。而Transformer通过注意力机制能够更好地捕捉序列中的长距离依赖关系。
- 内存管理 ：RNN的循环单元具有有限的内部状态，可能会出现内存不足的情况。而Transformer不需要依赖循环单元来存储状态，避免了这个问题。

这些优势使得Transformer在许多应用中取代了RNN。

5. 总结

5.1 Transformer模型的核心要点

• 关键思想 ：Transformer模型引入了跳跃连接、归一化加法和位置编码三个关键思想，这些思想提高了模型的效率和性能。
  • 跳跃连接减少了深度网络层的工作量，改善了梯度流动。
  • 归一化加法通过层归一化和跳跃连接的组合，控制了过拟合。
  • 位置编码解决了移除RNN后丢失位置信息的问题。
• 架构组成 ：Transformer模型由编码器和解码器组成，每个部分都包含特定的层结构。
  • 编码器块包括多头自注意力层和逐点前馈层。
  • 解码器块在编码器块的基础上增加了一个多头Q/KV注意力层，并使用了掩码机制。

5.2 应用前景

Transformer模型在自然语言处理领域取得了巨大的成功，如机器翻译、文本生成、问答系统等。随着技术的不断发展，Transformer模型有望在更多领域得到应用，例如图像识别、语音处理等。

5.3 未来挑战

尽管Transformer模型具有很多优势，但也面临一些挑战：
- 计算资源需求 ：Transformer模型通常需要大量的计算资源进行训练，这对于一些小型团队或个人开发者来说可能是一个障碍。
- 可解释性 ：Transformer模型的注意力机制虽然强大，但也使得模型的可解释性变差，难以理解模型做出决策的具体原因。

为了克服这些挑战，未来的研究可能会集中在优化模型架构、提高计算效率和增强模型可解释性等方面。

以下是Transformer模型的整体工作流程的mermaid流程图：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(输入句子):::process --> B(单词嵌入):::process
    B --> C(位置嵌入):::process
    C --> D(编码器):::process
    D --> E(解码器):::process
    E --> F(全连接层):::process
    F --> G(Softmax层):::process
    G --> H(输出单词):::process
    H -.-> E(解码器):::process

通过对Transformer模型的深入理解，我们可以更好地应用它来解决各种实际问题，并为未来的研究和发展提供基础。