Transfomer详解

最新推荐文章于 2024-04-07 17:12:58 发布

Vonjor

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分类专栏：深度学习文章标签：深度学习

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Transfomer详解

0 直观理解

Transformer 和 LSTM 的最大区别，就是 LSTM 的训练是迭代的、串行的，必须要等当前字处理完，才可以处理下一个字。而 Transformer 的训练时并行的，即所有字是同时训练的，这样就大大增加了计算效率。
Transformer 模型主要分为两大部分，分别是 Encoder 和 Decoder。Encoder 负责把输入（语言序列）隐射成隐藏层，然后解码器再把隐藏层映射为自然语言序列。请添加图片描述
本文主要介绍Encoder结构，Decoder内容大致相同

1 Positional Encoding

对于输入X，维度为[batch_size,sequence_length],sequence_length为句子长度。然后首先经过Embedding为每个字生成长度为embedding dimmension的词向量。

由于 Transformer 模型没有循环神经网络的迭代操作，所以我们必须提供每个字的位置信息给 Transformer，这样它才能识别出语言中的顺序关系。现在定义一个位置嵌入的概念，也就是 Positional Encoding，位置嵌入的维度为 [max_sequence_length, embedding_dimension], 位置嵌入的维度与词向量的维度是相同的，都是 embedding_dimension。max_sequence_length 属于超参数，指的是限定每个句子最长由多少个词构成。

一般以字为单位训练 Transformer 模型。首先初始化字编码的大小为 [vocab_size, embedding_dimension]，vocab_size 为字库中所有字的数量，embedding_dimension 为字向量的维度，论文中使用了 sin 和 cos 函数的线性变换来提供给模型位置信息:
在这里插入图片描述
上式中pos指的是一句话中某个字的位置，取值范围是[0,max_sequence_length] ， $i$ 指的是字向量的维度序号，取值范围是[0,embedding_dimension/2]， $d_{model}$ 指的是 embedding_dimension的值。位置嵌入在 embedding_dimension维度上随着维度序号增大，周期变化会越来越慢，最终产生一种包含位置信息的纹理。

2 Self Attention

在进行positional encoding后，得到的结果于输入的维度相同，均为[batch_size,sequence_length,embedding_dimension],因此将positional encoding的输入与输出相加，得到该字的真正向量表示，第t个字的向量记做 $x_t$ 。

然后定义三个矩阵， $W_Q$ , $W_K$ , $W_V$ ,使用这三个矩阵分别对所有的字向量进行三次线性变换，于是所有的字向量又衍生出三个新的向量, $q_t$ , $k_t$ , $v_t$ ，将所有的 $q_t$ 向量拼为一个大矩阵，记为查询矩阵 $Q$ 。将所有的 $k_t$ 向量拼为一个大矩阵，记为键矩阵 $K$ 。将所有的 $v_t$ 向量拼为一个大矩阵，记为值矩阵 $V$ 。

step 1:字向量又衍生出三个新的向量, $q_t$ , $k_t$ , $v_t$
请添加图片描述
step 2:为了获得第一个字的注意力权重，我们需要用第一个字的查询向量 $q_1$ 乘以键矩阵 $K$

            [0, 4, 2]
[1, 0, 2] x [1, 4, 3] = [2, 4, 4]
            [1, 0, 1]

请添加图片描述

step 3:将得到的结果经过softmax，使和为1

softmax([2, 4, 4]) = [0.0, 0.5, 0.5]

step 4:得到权重之后，将权重分别乘以对应的字的值向量 $v_t$

0.0 * [1, 2, 3] = [0.0, 0.0, 0.0]
0.5 * [2, 8, 0] = [1.0, 4.0, 0.0]
0.5 * [2, 6, 3] = [1.0, 3.0, 1.5]

请添加图片描述
step 5:最后将这些权重化后的值向量求和，得到第一个字的输出

[0.0, 0.0, 0.0]
+ [1.0, 4.0, 0.0]
+ [1.0, 3.0, 1.5]
-----------------
= [2.0, 7.0, 1.5]

请添加图片描述
对其它的输入向量也执行相同的操作，即可得到通过 self-attention 后的所有输出。

3 通过矩阵计算简化self-attention

上面介绍的方法需要一个循环遍历所有的字 $x_t$ ，我们可以把上面的向量计算变成矩阵的形式，从而一次计算出所有时刻的输出。
第一步就不是计算某个时刻的 $q_t$ , $k_t$ , $v_t$ 了，而是一次计算所有时刻的 $Q$ 、 $K$ 、 $V$ 。计算过程如下图所示，这里的输入是一个矩阵 $X$ ，矩阵第 t行为第
个词的向量表示。
请添加图片描述
接下来将 $Q$ 和 $K^T$ 相乘，然后除以 $\sqrt{d_k}$ （这是论文中提到的一个 trick， $d_k$ 是Q、K的列数），经过 softmax 以后再乘以 $V$ 得到输出。

4 Multi-Head Attention

前面定义的一组 $Q$ 、 $K$ 、 $V$ 可以让一个词 attend to 相关的词，我们可以定义多组 $Q$ 、 $K$ 、 $V$ ，让它们分别关注不同的上下文。计算 $Q$ 、 $K$ 、 $V$ 的过程还是一样，只不过线性变换的矩阵从一组( $W^Q$ , $W^K$ , $W^V$ )变成了多组( $W^Q_0$ , $W^K_0$ , $W^V_0$ )、( $W^Q_1$ , $W^K_1$ , $W^V_1$ ),…如下图所示
请添加图片描述
对于输入矩阵 $X$ ，每一组 $Q$ 、 $K$ 、 $V$ 都可以得到一个输出矩阵 $Z$ 。如下图所示

5 Padding Mask

上面 Self Attention 的计算过程中，通常使用 mini-batch 来计算，也就是一次计算多句话，即 $X$ 的维度是 [batch_size, sequence_length]，sequence_length是句长，而一个 mini-batch 是由多个不等长的句子组成的，我们需要按照这个 mini-batch 中最大的句长对剩余的句子进行补齐，一般用 0 进行填充，这个过程叫做 padding。
但这时在进行 softmax 就会产生问题。
请添加图片描述
因为 $e^0$ 等于1，是有值的，这样的话 softmax 中被 padding 的部分就参与了运算，相当于让无效的部分参与了运算，这可能会产生很大的隐患。因此需要做一个 mask 操作，让这些无效的区域不参与运算，一般是给无效区域加一个很大的负数偏置，即

请添加图片描述

6 残差连接和Layer Normalization

在上一步得到了经过 self-attention 加权之后输出，也就是 $S e l f - A tt e n t i o n (Q, K, V)$ ，然后把他们加起来做残差连接:
请添加图片描述
Layer Normalization 的作用是把神经网络中隐藏层归一为标准正态分布，也就是 $i . i . d$ 独立同分布，以起到加快训练速度，加速收敛的作用：
先用矩阵的列为单位求平均值（即每一列一个平均值）：
LN公示1
再用矩阵的列求方差（即每一列一个方差）：
请添加图片描述
最后用每一列的每一个元素减去这一列的均值，再除以这一列的标准差，从而得到归一化后的数值，加 $\epsilon$ 是为了防止分母为0。
在这里插入图片描述

上图是Batch Normalization与Layer Normalization的区别，Batch Normalization是以行为单位，均值与方差的数量与训练样本数相同；Layer Normalization则以列为单位，均值与方差的数量与特征维数相同。

下图展示了更多细节：输入 $x_1$ 、 $x_2$ 经 self-attention 层之后变成 $z_1$ 、 $z_2$ ，然后和输入 $x_1$ 、 $x_2$ 进行残差连接，经过 LayerNorm 后输出给全连接层。全连接层也有一个残差连接和一个 LayerNorm，最后再输出给下一个 Encoder（每个 Encoder Block 中的 FeedForward 层权重都是共享的）
在这里插入图片描述

7 Transfomer Encoder的整体结构

经过上面的步骤，已经基本了解了 Encoder 的主要构成部分，下面我们用公式把一个 Encoder block 的计算过程整理一下：
（1）字向量与位置编码
请添加图片描述
（2）自注意力机制

（3）self-attention 残差连接与 Layer Normalization

（4）下面进行 Encoder block 结构图中的第 4 部分，也就是 FeedForward，其实就是两层线性映射并用激活函数激活，比如说Relu

（5） FeedForward 残差连接与 Layer Normalization
请添加图片描述

8 Transformer Decoder整体结构

我们先从 HighLevel 的角度观察一下 Decoder 结构，从下到上依次是：
$\downarrow$ Masked Multi-Head Self-Attention
$\downarrow$ Multi-Head Encoder-Decoder Attention
$\downarrow$ FeedForward Network
和 Encoder 一样，上面三个部分的每一个部分，都有一个残差连接，后接一个 Layer Normalization。Decoder 的中间部件并不复杂，大部分在前面 Encoder 里我们已经介绍过了，但是 Decoder 由于其特殊的功能，因此在训练时会涉及到一些细节
在这里插入图片描述

9 Masked Self-Attention

具体来说，传统 Seq2Seq 中 Decoder 使用的是 RNN 模型，因此在训练过程中输入t时刻的词，模型无论如何也看不到未来时刻的词，因为循环神经网络是时间驱动的，只有当t时刻运算结束了，才能看到t+1时刻的词。
而 Transformer Decoder 抛弃了 RNN，改为 Self-Attention，由此就产生了一个问题，在训练过程中，整个 ground truth 都暴露在 Decoder 中，这显然是不对的，我们需要对 Decoder 的输入进行一些处理，该处理被称为 Mask。

举个例子，Decoder 的 ground truth 为 “ I am fine”，我们将这个句子输入到 Decoder 中，经过 WordEmbedding 和 Positional Encoding 之后，将得到的矩阵做三次线性变换（ $W^Q$ , $W^K$ , $W^V$ ）。然后进行 self-attention 操作，首先通过 $\frac{Q*K^T}{\sqrt{d_k}}$ 得到 Scaled Scores，接下来非常关键，我们要对 Scaled Scores 进行 Mask。

举个例子，当我们输入 “I” 时，模型目前仅知道包括 “I” 在内之前所有字的信息，即 “” 和 “I” 的信息，不应该让其知道 “I” 之后词的信息。道理很简单，我们做预测的时候是按照顺序一个字一个字的预测，怎么能这个字都没预测完，就已经知道后面字的信息了呢？Mask 非常简单，首先生成一个下三角全 0，上三角全为负无穷的矩阵，然后将其与 Scaled Scores 相加即可。
在这里插入图片描述
之后再做 softmax，就能将 - inf 变为 0，得到的这个矩阵即为每个字之间的权重