【论文阅读】Transformer 论文逐段精读

Transformer 论文逐段精读【论文精读】

文章目录

• Transformer 论文逐段精读【论文精读】
• • 📝摘要
  • 📜结论
  • 📌引言
  • ⏱️相关工作
  • ⭐模型
  • • Overview
    • 3.1 Encoder and Decoder Stacks
    • 3.2 Attention
    • • 3.2.1 Scaled Dot-Product Attention
      • 3.3.2 Multi-head attention
      • 3.2.3 Applications of attentions in our model
    • 3.3 Position-wise Feed-Forward Networks
    • 3.4 Embeddings and Softmax
    • 3.5 Positional Encoding
  • Why Self-attention
  • 评价

参考跟李沐学AI：
精读transformer

📝摘要

• 主流的序列转录模型包括一个 encoder 和一个 decoder 的 RNN 或者 CNN 架构。

sequence transduction: 序列转录，序列到序列的生成。input 一个序列，output 一个序列。e.g. 机器翻译：输入一句中文，输出一句英文。

• 表现好的序列转录模型：用了 attention，本文提出仅仅基于 attention 的 Transformer。
• 实验总结 – 并行化、更少时间训练。2 个机器翻译任务的实验结果达到 SOTA。并且能很好的泛化到其他任务。

📜结论

• 介绍了 Transformer 模型，第一个仅仅使用注意力、做序列转录的模型，把之前在 encoder-decoder 的结构换成了 multi-headed self-attention。
• 纯注意力的模型其他任务的应用。

📌引言

2017年常用方法是 RNN, LSTM, GRU。语言模型、编码器-解码器架构。

RNN (Recurrent neural networks)
RNN 特点：从左往右一步一步计算，对第 t 个状态 ，由 （历史信息）和当前词 计算。

• 难以并行。e.g. 100 个词要算 100 步
• 过早的历史信息可能被丢掉。时序信息是一步一步往后传递的，e.g. 时序长的时候
• 每一个计算步都需要存储，内存开销大。

本文 Transformer 网络不再使用循环结构、纯 attention、并行度高、较短时间达到很好的效果(8 P100 GPU 12 hours)。

⏱️相关工作

CNN（局部像素–>全部像素；多通道 –> multi-head）

CNN 替换 RNN 来减少时序的计算，但 CNN 对较长的序列难以建模。Transformer 的 attention mechanism 每一次看到所有的像素，一层能够看到整个序列。
多个输出通道，每个通道可以识别不同的模式。Transformer 的 multi-head self-attention 模拟 CNNs 多通道输出的效果。

Transformer 仅依赖 self-attention 计算输入输出的表征，没有使用 sequence-aligned RNNs or convolution.

⭐模型

Overview

encoder 将 （原始输入） 映射成 （机器学习可以理解的向量）i.e., 一个句子有 n 个词，xt 是第 t 个词，zt 是第 t 个词的向量表示。
decoder 拿到 encoder 的输出，会生成一个长为 m 的序列 ，n 和 m 可以一样长、可以不一样长。decoder 在解码的时候，只能一个一个的生成。
自回归 auto-regressive：过去时刻的输出会作为你当前时刻的输入。

Transformer 使用堆叠的 stacked self-attention and point-wise, fully-connected layers，展示在图1。

框架图左边为 encoder，右边为 decoder。
Outputs: decoder 在做预测的时候是没有输入的。Shifted right 指的是 decoder 在之前时刻的一些输出，作为此时的输入。一个一个往右移。

Inputs —- Input Embedding
输入经过一个 Embedding 层， i.e., 一个词进来之后表示成一个向量。得到的向量值和 Positional Encoding （3.5）相加。

核心架构
N 个 Transformer 的 block 叠在一起。

• Multi-Head attention
• Add & Norm: 残差连接 + Layernorm
• Feed Forward: 前馈神经网络 MLP
• decoder 多了一个 Masked Multi-Head attention
• decoder 的输出进入一个 Linear 层，做一个 softmax，得到输出。Linear + softmax: 一个标准的神经网络的做法

总结：Transformer 是一个比较标准的 encoder – decoder 架构。区别：encoder、decoder 内部结构不同，encoder 的输出如何作为 decoder 的输入有一些不一样。

3.1 Encoder and Decoder Stacks

Encoder 结构：重复 6 个图中左侧的 layer
每个 layer 有 2 个 sub-layers：

• 第一个 sub-layer 是 multi-head self-attention
• 第二个 sub-layer 是 simple, position-wise fully connected feed-forward network, 简称 MLP

每个 sub-layer 的输出做残差连接和 LayerNorm
公式：LayerNorm ( x + Sublayer (x) )

residual connections 需要输入输出维度一致，不一致需要做投影。简单起见，固定每一层的输出维度为 512。简单设计：只需调 2 个参数：每层维度有多大和 N 多少层，影响后续一系列网络的设计。

BatchNorm 和 LayerNorm 的区别
LayerNorm 为什么用的多？因为时序数据中样本长度可能不一样。

LayerNorm 每个样本自己算均值和方差，不需要存全局的均值和方差。LayerNorm 更稳定，不管样本长还是短，均值和方差是在每个样本内计算。

BatchNorm：n 本书，每本书的第一页拿出来，根据 n 本书的第一页的字数均值做 Norm
LayerNorm：针对某一本书，这本书的每一页拿出来，根据次数每页的字数均值，自己做 Norm

Decoder 架构
decoder 和 encoder 很像，6 个相同 layer 的堆叠、每个 sub-layer 的 residual connections、layer normalization。每个 layer 里有 2个 encoder 中的 sub-layers, decoder 有第 3 个 sub-layer，对 encoder 的输出做 multi-head attention。

做预测时，decoder 不能看到之后时刻的输出。attention mechanism 每一次能看完完整的输入，要避免这个情况的发生。
在 decoder 训练的时候，在预测第 t 个时刻的输出的时候，decoder 不应该看到 t 时刻以后的那些输入。它的做法是通过一个带掩码 masked 的注意力机制。–> 保证训练和预测时行为一致。

3.2 Attention

注意力函数是一个将一个 query 和一些 key – value 对映射成一个输出的函数，其中所有的 query、key、value 和 output 都是一些向量。
output 是 value 的一个加权和 –> 输出的维度 == value 的维度。
output 中 value 的权重 = 查询 query 和对应的 key 的相似度

虽然 key-value 并没有变，但是随着 query 的改变，因为权重的分配不一样，导致输出会有不一样，这就是注意力机制。

3.2.1 Scaled Dot-Product Attention

query 和 key 的长度是等长的，都等于 dk。value 的维度是 dv，输出也是 dv。
注意力的具体计算是：对每一个 query 和 key 做内积，然后把它作为相似度。

把 softmax 得到的权重值与 value 矩阵 V 相乘得到 attention 输出。

Scaled Dot-Product Attention 和别的注意力机制的区别：
2 种常见的注意力机制：加性的注意力机制（它可以处理你的 query 和 key 不等长的情况），点积 dot-product 的注意力机制 （本文采用 scaled，➗ sqrt(dk) ），所以你可以看到它的名字它叫做 scale 的。选用 dot-product 原因：两种注意力机制其实都差不多，点乘实现简单、高效，两次矩阵乘法计算。

scale dot-product 原因 ➗ sqrt (dk) ：防止 softmax 函数的梯度消失。

当你的值比较大的时候，相对的差距会变大，导致最大值 softmax 会更加靠近于 1，剩下那些值就会更加靠近于 0。值就会更加向两端靠拢，算梯度的时候，梯度比较小。
在 trasformer 里面一般用的 dk 比较大 (本文 512)，所以➗ sqrt (dk) 是一个不错的选择。

怎么做 mask ？
避免在 t 时刻，看到 t 时刻以后的输入。
在计算权重的时候，t 时刻只用了 v 1, …, vt-1 的结果，不要用到 t 时刻以后的内容。
把 t 时刻以后 Qt 和 Kt 的值换成一个很大的负数，如 1 ^ (-10)，进入 softmax 后，权重为 0。 –> 和 V 矩阵做矩阵乘法时，没看到 t 时刻以后的内容，只看 t 时刻之前的 key – value pair。

理解：mask是个 0 1矩阵，和attention（scale QK）size一样，t 时刻以后 mask 为 0。

3.3.2 Multi-head attention

进入一个线形层，线形层把 value、key、query 投影到比较低的维度。然后再做一个 scaled dot product 。
执行 h 次会得到 h 个输出，再把 h 个 输出向量全部合并 concat 在一起，最后做一次线性的投影 Linear，会回到我们的 multi-head attention。

为什么要做多头注意力机制呢？一个 dot product 的注意力里面，没有什么可以学的参数。具体函数就是内积，为了识别不一样的模式，希望有不一样的计算相似度的办法。
本文的 dot-product attention，先投影到低维，投影的 w 是可以学习的。

本文采用 = 8 个 heads。因为有残差连接的存在使得输入和输出的维度至少是一样的。
投影维度 dv = dmodel / h = 512 / 8 = 64，每个 head 得到 64 维度，concat，再投影回 dmodel。

3.2.3 Applications of attentions in our model

3 种不一样的注意力层

• encoder 的注意力层：
  i.e., 句子长度是 n，encoder 的输入是一个 n 个长为 d 的向量。
  一根线过来，它复制成了三下：同样一个东西，既 key 也作为 value 也作为 query，所以叫做自注意力机制。key、value 和 query 其实就是一个东西，就是自己本身。输入了 n 个 query，每个 query 会得到一个输出，那么会有 n 个输出。
  输出是 value 加权和（权重是 query 和 key 的相似度），输出的维度 == d – > 输入维度 == 输出维度。
  multi-head 和有投影的情况：学习 h 个不一样的距离空间，使得输出变化。

• decoder 的 masked multi-head attention
  和编码器一样
  masked 体现在，看不到 t 时刻以后的输入

• decoder 的 multi-head attention
  不再是 self-attention。key – value 来自 encoder 的输出
  query 是来自 decoder 里 masked multi-head attention 的输出。
  第 3 个 attention 层，根据 query 去有效的提取 encoder 层输出

attention：query 注意到当前的 query 感兴趣的东西，对当前的 query 的不感兴趣的内容，可以忽略掉。 –> attention 作用：在 encoder 和 decoder 之间传递信息

3.3 Position-wise Feed-Forward Networks

作用在最后一个维度的 MLP
Point-wise: 把一个 MLP 对每一个词 （position）作用一次，对每个词作用的是同样的 MLP

单隐藏层的 MLP，中间 W1 扩维到4倍 2048，最后 W2 投影回到 512 维度大小，便于残差连接。
pytorch 实现：2个线性层。pytorch 在输入是3d 的时候，默认在最后一个维度做计算。

RNN 跟 transformer
RNN 跟 transformer 异：如何传递序列的信息
RNN 是把上一个时刻的信息输出传入下一个时候做输入。Transformer 通过一个 attention 层，去全局的拿到整个序列里面信息，再用 MLP 做语义的转换。

RNN 跟 transformer 同：语义空间的转换 + 关注点
用一个线性层 or 一个 MLP 来做语义空间的转换。
关注点：怎么有效的去使用序列的信息。

3.4 Embeddings and Softmax

embedding：将输入的一个词、词语 token 映射成 为一个长为 d 的向量。学习到的长为 d 的向量 来表示整个词、词语 token。
权重 * ，学 embedding 的时候，会把每一个向量的 L2 Norm 学的比较小。

3.5 Positional Encoding

Why? attention 不会有时序信息。
output 是 value 的 加权和（权重是 query 和 key 之间的距离，和 序列信息 无关）。
根本不看 key – value 对在序列哪些地方。一句话把顺序任意打乱之后，attention 出来，结果都是一样的。
顺序会变，但是值不会变，有问题！
How：RNN 把上一时刻的输出作为下一个时刻的输入，来传递时序信息。
How：attention 在输入里面加入时序信息 –> positional encoding

一个词在嵌入层表示成一个 512 维的向量，用另一个 512 维的向量来表示一个数字，位置信息 1 2 3 4 5 6 7 8…。
表示一个位置数字信息的值，怎么计算？
周期不一样的 sin 和 cos 函数计算 –> 任何一个值可以用一个长为 512 的向量来表示。
这个长为 512 、记录了时序信息的一个 positional encoding，+ 嵌入层相加 –> 完成把时序信息加进数据。

详细解释：输入进来进入 embedding 层之后，那么对每个词都会拿到那个向量长为 512 的一个向量。positional encodding （这个词在句子中的位置），返回一个长为 512 的向量，表示这个位置，然后把 embeding 和 positional encodding 加起来就行了。
positional encodding 是 cos 和 sin 的一个函数，在 [-1, +1] 之间抖动的。所以 input embedding * ，使得乘积后的每个数字也是在差不多的 [-1, +1] 数值区间。相加完成 –> 在输入里面添加时序信息。

完成与 positional encoding 相加之后的部分是顺序不变的。不管怎么打乱输入序列的顺序，进入 layer 之后，输出那些值是不变的，最多是顺序发生了相应的变化。所以就直接把顺序信息直接加在数据值里。

Why Self-attention

评价

Transformer 模型出圈 –> 多模态：像 CNN 对 CV 的作用，不仅仅应用在 NLP，在 CV、Video 上也有很好的应用。
对 Transformer 中 attention 的理解：attention只是起到 把整个序列的信息聚合起来 的作用，后面的 MLP 和 残差连接 是缺一不可的。去掉 MLP 和 残差连接，只有 attention，也什么都训练不出来。