目前，AIGC(AI-Generated Content，人工智能生產(chǎn)內(nèi)容)發(fā)展迅猛，選代速度呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，全球范圍內(nèi)經(jīng)濟(jì)價(jià)值預(yù)計(jì)將達(dá)到數(shù)萬(wàn)億美元。在中國(guó)市場(chǎng)，AIGC的應(yīng)用規(guī)模有望在2025年突破2000億元，這一巨大的潛力吸引著業(yè)內(nèi)領(lǐng)軍企業(yè)競(jìng)相推出千億、萬(wàn)億級(jí)參數(shù)量的大模型，底層GPU算力部署規(guī)模也達(dá)到萬(wàn)卡級(jí)別。以GPT3.5為例，參數(shù)規(guī)模達(dá)1750億，作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的互聯(lián)網(wǎng)文本量也超過(guò)45TB，其訓(xùn)練過(guò)程依賴于微軟專門建設(shè)的AI超算系統(tǒng)，以及由1萬(wàn)顆V100GPU組成的高性能網(wǎng)絡(luò)集群，總計(jì)算力消耗約為3640PF-days(即每秒一千萬(wàn)億次計(jì)算，運(yùn)行3640天)。

分布式并行計(jì)算是實(shí)現(xiàn)AI大模型訓(xùn)練的關(guān)鍵手段，通常包含數(shù)據(jù)并行、流水線并行及張量并行等多種并行計(jì)算模式。所有并行模式均需要多個(gè)計(jì)算設(shè)備間進(jìn)行多次集合通信操作。另外，訓(xùn)練過(guò)程中通常采用同步模式，多機(jī)多卡間完成集合通信操作后才可進(jìn)行訓(xùn)練的下一輪迭代或計(jì)算。

Transformer 是 Google 的團(tuán)隊(duì)在 2017 年提出的一種 NLP 經(jīng)典模型，現(xiàn)在比較火熱的 Bert 也是基于 Transformer。Transformer 模型使用了 Self-Attention 機(jī)制，不采用 RNN 的順序結(jié)構(gòu)，使得模型可以并行化訓(xùn)練，而且能夠擁有全局信息。

Transformer模型實(shí)在論文《Attention Is All You Need》里面提出來(lái)的，用來(lái)生成文本的上下文編碼，傳統(tǒng)的上下問(wèn)編碼大多數(shù)是由RNN來(lái)完成的，不過(guò)，RNN存在兩個(gè)缺點(diǎn)：

a、計(jì)算是順序進(jìn)行的，無(wú)法并行化，例如：對(duì)于一個(gè)有10個(gè)單詞的文本序列，如果我們要得到最后一個(gè)單詞的處理結(jié)果，就必須要先計(jì)算前面9個(gè)單詞的處理結(jié)果。

b、RNN是順序計(jì)算，存在信息的衰減，所以很難處理相隔比較遠(yuǎn)的兩個(gè)單詞之間的信息，因此，RNN通常和attention相結(jié)合使用。 ? ?

針對(duì)RNN的缺陷，《Attention Is All You Need》提出了Transformer模型解決這個(gè)問(wèn)題。Transformer由多頭注意力、位置編碼、層歸一化和位置前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等部分構(gòu)成。

Transormer和seq2seq模型一樣，由Encoder和Decoder兩大部分組成，其中左側(cè)的是Encoder，右側(cè)的是Decoder。模型主要由多頭注意力和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成。 ? ?

這里有個(gè)關(guān)鍵的點(diǎn)--位置編碼。使用RNN的進(jìn)行處理的時(shí)候，每個(gè)輸入天然存在位置屬性，但這也是RNN的弊端之一。文本單詞的排列與文本的語(yǔ)義有很大的關(guān)聯(lián)，所以文本的位置是一個(gè)很重要的特征，因此，在Transformer模型里面，加入了位置編碼來(lái)保留單詞的位置信息。

編碼部分：Encoder

a、多頭注意力

多頭注意力是Transformer模型的重要組成部分，通過(guò)下面的圖，我們來(lái)看看多頭注意力的結(jié)構(gòu)。

多頭注意力是self-attention(自注意力)的拓展,對(duì)與self-attention不熟悉，可以參考self-attention詳解 ,相對(duì)于self-attention，多頭注意力再兩個(gè)方面有所提高：

擴(kuò)展了模型在文本序列不同位置的注意力能力。相對(duì)于self-attention，self-attention的最終輸出中，包含了其他詞的很少信息，其注意力權(quán)重主要由詞語(yǔ)本身即query占主導(dǎo)位置。

賦予attention多種子表達(dá)方式。使用多頭注意力機(jī)制，我們會(huì)有多組的Q、K、V參數(shù)矩陣（Transformer使用了8個(gè)heads，所以會(huì)有8組參數(shù)矩陣）。 ? ?

1. Transformer 結(jié)構(gòu)

首先介紹 Transformer 的整體結(jié)構(gòu)，下圖是 Transformer 用于中英文翻譯的整體結(jié)構(gòu)。

Transformer 整體結(jié)構(gòu)

可以看到 Transformer 由 Encoder 和 Decoder 兩個(gè)部分組成，Encoder 和 Decoder 都包含 6 個(gè) block。Transformer 的工作流程大體如下：

第一步：獲取輸入句子的每一個(gè)單詞的表示向量?X，X由單詞的 Embedding 和單詞位置的 Embedding 相加得到。 ? ?

Transformer 的輸入表示

第二步：將得到的單詞表示向量矩陣 (如上圖所示，每一行是一個(gè)單詞的表示?x) 傳入 Encoder 中，經(jīng)過(guò) 6 個(gè) Encoder block 后可以得到句子所有單詞的編碼信息矩陣?C，如下圖。單詞向量矩陣用?X(n×d)表示， n 是句子中單詞個(gè)數(shù)，d 是表示向量的維度 (論文中 d=512)。每一個(gè) Encoder block 輸出的矩陣維度與輸入完全一致。 ? ?

Transformer Encoder 編碼句子信息

第三步：將 Encoder 輸出的編碼信息矩陣?C傳遞到 Decoder 中，Decoder 依次會(huì)根據(jù)當(dāng)前翻譯過(guò)的單詞 1~ i 翻譯下一個(gè)單詞 i+1，如下圖所示。在使用的過(guò)程中，翻譯到單詞 i+1 的時(shí)候需要通過(guò)?Mask (掩蓋)?操作遮蓋住 i+1 之后的單詞。 ? ?

Transofrmer Decoder 預(yù)測(cè)

上圖 Decoder 接收了 Encoder 的編碼矩陣?C，然后首先輸入一個(gè)翻譯開(kāi)始符 ""，預(yù)測(cè)第一個(gè)單詞 "I"；然后輸入翻譯開(kāi)始符 "" 和單詞 "I"，預(yù)測(cè)單詞 "have"，以此類推。這是 Transformer 使用時(shí)候的大致流程，接下來(lái)是里面各個(gè)部分的細(xì)節(jié)。

2. Transformer 的輸入

Transformer 中單詞的輸入表示?x由單詞 Embedding 和位置 Embedding 相加得到。

Transformer 的輸入表示

2.1 單詞 Embedding

單詞的 Embedding 有很多種方式可以獲取，例如可以采用 Word2Vec、Glove 等算法預(yù)訓(xùn)練得到，也可以在 Transformer 中訓(xùn)練得到。 ? ?

2.2 位置 Embedding

Transformer 中除了單詞的 Embedding，還需要使用位置 Embedding 表示單詞出現(xiàn)在句子中的位置。因?yàn)?Transformer 不采用 RNN 的結(jié)構(gòu)，而是使用全局信息，不能利用單詞的順序信息，而這部分信息對(duì)于 NLP 來(lái)說(shuō)非常重要。所以 Transformer 中使用位置 Embedding 保存單詞在序列中的相對(duì)或絕對(duì)位置。

位置 Embedding 用?PE表示，PE?的維度與單詞 Embedding 是一樣的。PE?可以通過(guò)訓(xùn)練得到，也可以使用某種公式計(jì)算得到。在 Transformer 中采用了后者，計(jì)算公式如下：

其中，pos 表示單詞在句子中的位置，d 表示?PE的維度 (與詞 Embedding 一樣)，2i 表示偶數(shù)的維度，2i+1 表示奇數(shù)維度 (即 2i≤d, 2i+1≤d)。使用這種公式計(jì)算?PE?有以下的好處：

使?PE?能夠適應(yīng)比訓(xùn)練集里面所有句子更長(zhǎng)的句子，假設(shè)訓(xùn)練集里面最長(zhǎng)的句子是有 20 個(gè)單詞，突然來(lái)了一個(gè)長(zhǎng)度為 21 的句子，則使用公式計(jì)算的方法可以計(jì)算出第 21 位的 Embedding。可以讓模型容易地計(jì)算出相對(duì)位置，對(duì)于固定長(zhǎng)度的間距 k，PE(pos+k) 可以用?PE(pos) 計(jì)算得到。因?yàn)?Sin(A+B) = Sin(A)Cos(B) + Cos(A)Sin(B), Cos(A+B) = Cos(A)Cos(B) - Sin(A)Sin(B)。將單詞的詞 Embedding 和位置 Embedding 相加，就可以得到單詞的表示向量?x，x?就是 Transformer 的輸入。

3. Self-Attention ? ?

Transformer Encoder 和 Decoder

上圖是論文中 Transformer 的內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖，左側(cè)為 Encoder block，右側(cè)為 Decoder block。紅色圈中的部分為?Multi-Head Attention，是由多個(gè)?Self-Attention組成的，可以看到 Encoder block 包含一個(gè) Multi-Head Attention，而 Decoder block 包含兩個(gè) Multi-Head Attention (其中有一個(gè)用到 Masked)。Multi-Head Attention 上方還包括一個(gè) Add & Norm 層，Add 表示殘差連接 (Residual Connection) 用于防止網(wǎng)絡(luò)退化，Norm 表示 Layer Normalization，用于對(duì)每一層的激活值進(jìn)行歸一化。 ? ?

因?yàn)?Self-Attention是 Transformer 的重點(diǎn)，所以我們重點(diǎn)關(guān)注 Multi-Head Attention 以及 Self-Attention，首先詳細(xì)了解一下 Self-Attention 的內(nèi)部邏輯。

3.1 Self-Attention 結(jié)構(gòu)

Self-Attention 結(jié)構(gòu)

上圖是 Self-Attention 的結(jié)構(gòu)，在計(jì)算的時(shí)候需要用到矩陣?Q(查詢),?K(鍵值),?V(值)。在實(shí)際中，Self-Attention 接收的是輸入(單詞的表示向量?x組成的矩陣?X) 或者上一個(gè) Encoder block 的輸出。而?Q,?K,?V?正是通過(guò) Self-Attention 的輸入進(jìn)行線性變換得到的。 ? ?

3.2 Q, K, V 的計(jì)算

Self-Attention 的輸入用矩陣?X進(jìn)行表示，則可以使用線性變陣矩陣?WQ,?WK,?WV?計(jì)算得到?Q,?K,?V。計(jì)算如下圖所示，注意 X, Q, K, V 的每一行都表示一個(gè)單詞。

Q, K, V 的計(jì)算 ? ?

3.3 Self-Attention 的輸出

得到矩陣?Q,?K,?V之后就可以計(jì)算出 Self-Attention 的輸出了，計(jì)算的公式如下。

Self-Attention 的輸出

公式中計(jì)算矩陣?Q和?K?每一行向量的內(nèi)積，為了防止內(nèi)積過(guò)大，因此除以 dk 的平方根。Q?乘以?K?的轉(zhuǎn)置后，得到的矩陣行列數(shù)都為 n，n 為句子單詞數(shù)，這個(gè)矩陣可以表示單詞之間的 attention 強(qiáng)度。下圖為?Q?乘以?K?的轉(zhuǎn)置，1234 表示的是句子中的單詞。

QKT 的計(jì)算

得到?QKT 之后，使用 Softmax 計(jì)算每一個(gè)單詞對(duì)于其他單詞的 attention 系數(shù)，公式中的 Softmax 是對(duì)矩陣的每一行進(jìn)行 Softmax，即每一行的和都變?yōu)?1。 ? ?

對(duì)矩陣的每一行進(jìn)行 Softmax

得到 Softmax 矩陣之后可以和?V相乘，得到最終的輸出?Z。

Self-Attention 輸出

上圖中 Softmax 矩陣的第 1 行表示單詞 1 與其他所有單詞的 attention 系數(shù)，最終單詞 1 的輸出?Z1 等于所有單詞 i 的值?Vi 根據(jù) attention 系數(shù)的比例加在一起得到，如下圖所示：

Zi 的計(jì)算方法 ? ?

3.4 Multi-Head Attention

在上一步，我們已經(jīng)知道怎么通過(guò) Self-Attention 計(jì)算得到輸出矩陣?Z，而 Multi-Head Attention 是由多個(gè) Self-Attention 組合形成的，下圖是論文中 Multi-Head Attention 的結(jié)構(gòu)圖。

Multi-Head Attention ? ?

從上圖可以看到 Multi-Head Attention 包含多個(gè) Self-Attention 層，首先將輸入?X分別傳遞到 h 個(gè)不同的 Self-Attention 中，計(jì)算得到 h 個(gè)輸出矩陣?Z。下圖是 h=8 時(shí)候的情況，此時(shí)會(huì)得到 8 個(gè)輸出矩陣?Z。

多個(gè) Self-Attention ? ?

得到 8 個(gè)輸出矩陣?Z1 到?Z8 之后，Multi-Head Attention 將它們拼接在一起 (Concat)，然后傳入一個(gè)?Linear層，得到 Multi-Head Attention 最終的輸出?Z。

Multi-Head Attention 的輸出

可以看到 Multi-Head Attention 輸出的矩陣?Z與其輸入的矩陣?X?的維度是一樣的。

4. Encoder 結(jié)構(gòu) ? ?

Transformer Encoder block

上圖紅色部分是 Transformer 的 Encoder block 結(jié)構(gòu)，可以看到是由 Multi-Head Attention, Add & Norm, Feed Forward, Add & Norm 組成的。剛剛已經(jīng)了解了 Multi-Head Attention 的計(jì)算過(guò)程，現(xiàn)在了解一下 Add & Norm 和 Feed Forward 部分。 ? ?

4.1 Add & Norm

Add & Norm 層由 Add 和 Norm 兩部分組成，其計(jì)算公式如下：

Add & Norm 公式

其中?X表示 Multi-Head Attention 或者 Feed Forward 的輸入，MultiHeadAttention(X) 和 FeedForward(X) 表示輸出 (輸出與輸入?X?維度是一樣的，所以可以相加)。

Add指?X+MultiHeadAttention(X)，是一種殘差連接，通常用于解決多層網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的問(wèn)題，可以讓網(wǎng)絡(luò)只關(guān)注當(dāng)前差異的部分，在 ResNet 中經(jīng)常用到。

殘差連接

Norm指 Layer Normalization，通常用于 RNN 結(jié)構(gòu)，Layer Normalization 會(huì)將每一層神經(jīng)元的輸入都轉(zhuǎn)成均值方差都一樣的，這樣可以加快收斂。

4.2 Feed Forward

Feed Forward 層比較簡(jiǎn)單，是一個(gè)兩層的全連接層，第一層的激活函數(shù)為 Relu，第二層不使用激活函數(shù)，對(duì)應(yīng)的公式如下。

Feed Forward

X是輸入，F(xiàn)eed Forward 最終得到的輸出矩陣的維度與?X?一致。 ? ?

4.3 組成 Encoder

通過(guò)上面描述的 Multi-Head Attention, Feed Forward, Add & Norm 就可以構(gòu)造出一個(gè) Encoder block，Encoder block 接收輸入矩陣?X(n×d)，并輸出一個(gè)矩陣?O(n×d)。通過(guò)多個(gè) Encoder block 疊加就可以組成 Encoder。

第一個(gè) Encoder block 的輸入為句子單詞的表示向量矩陣，后續(xù) Encoder block 的輸入是前一個(gè) Encoder block 的輸出，最后一個(gè) Encoder block 輸出的矩陣就是?編碼信息矩陣 C，這一矩陣后續(xù)會(huì)用到 Decoder 中。 ? ?

Encoder 編碼句子信息

5. Decoder 結(jié)構(gòu) ? ?

Transformer Decoder block

上圖紅色部分為 Transformer 的 Decoder block 結(jié)構(gòu)，與 Encoder block 相似，但是存在一些區(qū)別：

包含兩個(gè) Multi-Head Attention 層。第一個(gè) Multi-Head Attention 層采用了 Masked 操作。第二個(gè) Multi-Head Attention 層的?K,?V?矩陣使用 Encoder 的編碼信息矩陣?C?進(jìn)行計(jì)算，而?Q?使用上一個(gè) Decoder block 的輸出計(jì)算。最后有一個(gè) Softmax 層計(jì)算下一個(gè)翻譯單詞的概率。5.1 第一個(gè) Multi-Head Attention ? ?

Decoder block 的第一個(gè) Multi-Head Attention 采用了 Masked 操作，因?yàn)樵诜g的過(guò)程中是順序翻譯的，即翻譯完第 i 個(gè)單詞，才可以翻譯第 i+1 個(gè)單詞。通過(guò) Masked 操作可以防止第 i 個(gè)單詞知道 i+1 個(gè)單詞之后的信息。下面以 "我有一只貓" 翻譯成 "I have a cat" 為例，了解一下 Masked 操作。

下面的描述中使用了類似 Teacher Forcing 的概念，不熟悉 Teacher Forcing 的童鞋可以參考以下上一篇文章Seq2Seq 模型詳解。在 Decoder 的時(shí)候，是需要根據(jù)之前的翻譯，求解當(dāng)前最有可能的翻譯，如下圖所示。首先根據(jù)輸入 "" 預(yù)測(cè)出第一個(gè)單詞為 "I"，然后根據(jù)輸入 "I" 預(yù)測(cè)下一個(gè)單詞 "have"。

Decoder 預(yù)測(cè)

Decoder 可以在訓(xùn)練的過(guò)程中使用 Teacher Forcing 并且并行化訓(xùn)練，即將正確的單詞序列 (I have a cat) 和對(duì)應(yīng)輸出 (I have a cat) 傳遞到 Decoder。那么在預(yù)測(cè)第 i 個(gè)輸出時(shí)，就要將第 i+1 之后的單詞掩蓋住，注意 Mask 操作是在 Self-Attention 的 Softmax 之前使用的，下面用 0 1 2 3 4 5 分別表示 "I have a cat"。

第一步：是 Decoder 的輸入矩陣和?Mask?矩陣，輸入矩陣包含 "I have a cat" (0, 1, 2, 3, 4) 五個(gè)單詞的表示向量，Mask?是一個(gè) 5×5 的矩陣。在?Mask?可以發(fā)現(xiàn)單詞 0 只能使用單詞 0 的信息，而單詞 1 可以使用單詞 0, 1 的信息，即只能使用之前的信息。 ? ?

輸入矩陣與 Mask 矩陣

第二步：接下來(lái)的操作和之前的 Self-Attention 一樣，通過(guò)輸入矩陣?X計(jì)算得到?Q,?K,?V?矩陣。然后計(jì)算?Q?和?KT 的乘積?QKT。

QKT

第三步：在得到?QKT 之后需要進(jìn)行 Softmax，計(jì)算 attention score，我們?cè)?Softmax 之前需要使用?Mask矩陣遮擋住每一個(gè)單詞之后的信息，遮擋操作如下：

Softmax 之前 Mask ? ?

得到?Mask QKT 之后在?Mask QKT 上進(jìn)行 Softmax，每一行的和都為 1。但是單詞 0 在單詞 1, 2, 3, 4 上的 attention score 都為 0。

第四步：使用?Mask QKT 與矩陣?V相乘，得到輸出?Z，則單詞 1 的輸出向量?Z1 是只包含單詞 1 信息的。

Mask 之后的輸出

第五步：通過(guò)上述步驟就可以得到一個(gè) Mask Self-Attention 的輸出矩陣?Zi，然后和 Encoder 類似，通過(guò) Multi-Head Attention 拼接多個(gè)輸出?Zi 然后計(jì)算得到第一個(gè) Multi-Head Attention 的輸出?Z，Z與輸入?X?維度一樣。

5.2 第二個(gè) Multi-Head Attention

Decoder block 第二個(gè) Multi-Head Attention 變化不大， 主要的區(qū)別在于其中 Self-Attention 的?K,?V矩陣不是使用 上一個(gè) Decoder block 的輸出計(jì)算的，而是使用?Encoder 的編碼信息矩陣 C?計(jì)算的。

根據(jù) Encoder 的輸出?C計(jì)算得到?K,?V，根據(jù)上一個(gè) Decoder block 的輸出?Z?計(jì)算?Q?(如果是第一個(gè) Decoder block 則使用輸入矩陣?X?進(jìn)行計(jì)算)，后續(xù)的計(jì)算方法與之前描述的一致。

這樣做的好處是在 Decoder 的時(shí)候，每一位單詞都可以利用到 Encoder 所有單詞的信息 (這些信息無(wú)需 Mask)。 ? ?

5.3 Softmax 預(yù)測(cè)輸出單詞

Decoder block 最后的部分是利用 Softmax 預(yù)測(cè)下一個(gè)單詞，在之前的網(wǎng)絡(luò)層我們可以得到一個(gè)最終的輸出?Z，因?yàn)?Mask 的存在，使得單詞 0 的輸出?Z0 只包含單詞 0 的信息，如下。

Decoder Softmax 之前的 Z

Softmax 根據(jù)輸出矩陣的每一行預(yù)測(cè)下一個(gè)單詞

Decoder Softmax 預(yù)測(cè)

這就是 Decoder block 的定義，與 Encoder 一樣，Decoder 是由多個(gè) Decoder block 組合而成。 ? ?

6. Transformer 總結(jié)

Transformer 與 RNN 不同，可以比較好地并行訓(xùn)練。

Transformer 本身是不能利用單詞的順序信息的，因此需要在輸入中添加位置 Embedding，否則 Transformer 就是一個(gè)詞袋模型了。

Transformer 的重點(diǎn)是 Self-Attention 結(jié)構(gòu)，其中用到的?Q,?K,?V矩陣通過(guò)輸出進(jìn)行線性變換得到。

Transformer 中 Multi-Head Attention 中有多個(gè) Self-Attention，可以捕獲單詞之間多種維度上的相關(guān)系數(shù) attention score。

參考文獻(xiàn)

論文:Attention Is All You NeedJay Alammar 博客:The Illustrated Transformerpytorch transformer 代碼:The Annotated Transformer

Attention是如何發(fā)揮作用的，其中的參數(shù)的含義和作用是什么，反向傳播算法如何更新其中參數(shù)，又是如何影響其他參數(shù)的更新的？

為什么要用scaled attention？

Multi-head attention相比single head attention為什么更加work，其本質(zhì)上做了一件什么事？從反向傳播算法的角度分析？

Positional encoding是如何發(fā)揮作用的，應(yīng)用反向傳播算法時(shí)是如何影響到其他參數(shù)的更新的？同樣的理論可以延伸到其他additional embedding，比如多語(yǔ)言模型中的language embedding

每個(gè)encoder/decoder layer中feed-forward部分的作用，并且從反向傳播算法角度分析？

decoder中mask后反向傳播算法過(guò)程細(xì)節(jié)，如何保證training和inference的一致性？

如果不一致（decoder不用mask）會(huì)怎么樣? ? ?

1. Attention的背景溯源

想要深度理解Attention機(jī)制，就需要了解一下它產(chǎn)生的背景、在哪類問(wèn)題下產(chǎn)生，以及最初是為了解決什么問(wèn)題而產(chǎn)生。

首先回顧一下機(jī)器翻譯領(lǐng)域的模型演進(jìn)歷史：

機(jī)器翻譯是從RNN開(kāi)始跨入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯時(shí)代的，幾個(gè)比較重要的階段分別是: Simple RNN, Contextualize RNN,Contextualized RNN with attention, Transformer(2017)，下面來(lái)一一介紹。

「Simple RNN」?：這個(gè)encoder-decoder模型結(jié)構(gòu)中，encoder將整個(gè)源端序列(不論長(zhǎng)度)壓縮成一個(gè)向量(encoder output)，源端信息和decoder之間唯一的聯(lián)系只是: encoder output會(huì)作為decoder的initial states的輸入。這樣帶來(lái)一個(gè)顯而易見(jiàn)的問(wèn)題就是，隨著decoder長(zhǎng)度的增加，encoder output的信息會(huì)衰減。

Simple RNN(without context)

這種模型有2個(gè)主要的問(wèn)題:

源端序列不論長(zhǎng)短，都被統(tǒng)一壓縮成一個(gè)固定維度的向量，并且顯而易見(jiàn)的是這個(gè)向量中包含的信息中，關(guān)于源端序列末尾的token的信息更多，而如果序列很長(zhǎng)，最終可能基本上“遺忘”了序列開(kāi)頭的token的信息。 ? ?

第二個(gè)問(wèn)題同樣由RNN的特性造成: 隨著decoder timestep的信息的增加，initial hidden states中包含的encoder output相關(guān)信息也會(huì)衰減，decoder會(huì)逐漸“遺忘”源端序列的信息，而更多地關(guān)注目標(biāo)序列中在該timestep之前的token的信息。

「Contextualized RNN」?：為了解決上述第二個(gè)問(wèn)題，即encoder output隨著decoder timestep增加而信息衰減的問(wèn)題，有人提出了一種加了context的RNN sequence to sequence模型：decoder在每個(gè)timestep的input上都會(huì)加上一個(gè)context。為了方便理解，我們可以把這看作是encoded source sentence。這樣就可以在decoder的每一步，都把源端的整個(gè)句子的信息和target端當(dāng)前的token一起輸入到RNN中，防止源端的context信息隨著timestep的增長(zhǎng)而衰減。

Contextualized RNN

但是這樣依然有一個(gè)問(wèn)題: context對(duì)于每個(gè)timestep都是靜態(tài)的(encoder端的final hiddenstates，或者是所有timestep的output的平均值)。但是每個(gè)decoder端的token在解碼時(shí)用到的context真的應(yīng)該是一樣的嗎？在這樣的背景下，Attention就應(yīng)運(yùn)而生了:

「Contextualized RNN with soft align (Attention)」?: Attention在機(jī)器翻譯領(lǐng)域的應(yīng)用最早的提出來(lái)自于2014年的一篇論文 ?Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate ? ?

Contextualized RNN with Attention

在每個(gè)timestep輸入到decoder RNN結(jié)構(gòu)中之前，會(huì)用當(dāng)前的輸入token的vector與encoderoutput中的每一個(gè)position的vector作一個(gè)"attention"操作，這個(gè)"attention"操作的目的就是計(jì)算當(dāng)前token與每個(gè)position之間的"相關(guān)度"，從而決定每個(gè)position的vector在最終該timestep的context中占的比重有多少。最終的context即encoderoutput每個(gè)位置vector表達(dá)的?「加權(quán)平均」?。

context的計(jì)算公式

2. Attention的細(xì)節(jié)

2.1. 點(diǎn)積attention

我們來(lái)介紹一下attention的具體計(jì)算方式。attention可以有很多種計(jì)算方式:加性attention、點(diǎn)積attention，還有帶參數(shù)的計(jì)算方式。著重介紹一下點(diǎn)積attention的公式: ? ?

Attention中(Q^T)*K矩陣計(jì)算，query和key的維度要保持一致

如上圖所示， ???, ?分別是query和key，其中，query可以看作M個(gè)維度為d的向量(長(zhǎng)度為M的sequence的向量表達(dá))拼接而成，key可以看作N個(gè)維度為d的向量(長(zhǎng)度為N的sequence的向量表達(dá))拼接而成。

【一個(gè)小問(wèn)題】為什么有縮放因子 ????

先一句話回答這個(gè)問(wèn)題: 縮放因子的作用是?「歸一化」?。

假設(shè) ???, ???里的元素的均值為0，方差為1，那么 ???中元素的均值為0，方差為d. 當(dāng)d變得很大時(shí)， ???中的元素的方差也會(huì)變得很大，如果 ???中的元素方差很大，那么 ???的分布會(huì)趨于陡峭(分布的方差大，分布集中在絕對(duì)值大的區(qū)域)?？偨Y(jié)一下就是 ???的分布會(huì)和d有關(guān)。因此 ???中每一個(gè)元素乘上 ???后，方差又變?yōu)?。這使得 ???的分布“陡峭”程度與d解耦，從而使得訓(xùn)練過(guò)程中梯度值保持穩(wěn)定。

2.2. Attention機(jī)制涉及到的參數(shù)

一個(gè)完整的attention層涉及到的參數(shù)有:

把 ???, ???, ???分別映射到 ???, ???, ???的線性變換矩陣 ???( ???), ???( ???), ???( ???) ? ?

把輸出的表達(dá) ???映射為最終輸出 ???的線性變換矩陣 ???( ???)

2.3. Query, Key, Value

Query和Key作用得到的attention權(quán)值作用到Value上。因此它們之間的關(guān)系是:

Query ???和Key ???的維度必須一致，Value ???和Query/Key的維度可以不一致。

Key ???和Value ???的長(zhǎng)度必須一致。Key和Value本質(zhì)上對(duì)應(yīng)了同一個(gè)Sequence在不同空間的表達(dá)。

Attention得到的Output ???的維度和Value的維度一致，長(zhǎng)度和Query一致。

Output每個(gè)位置 i 是由value的所有位置的vector加權(quán)平均之后的向量；而其權(quán)值是由位置為i 的query和key的所有位置經(jīng)過(guò)attention計(jì)算得到的 ，權(quán)值的個(gè)數(shù)等于key/value的長(zhǎng)度。

Attention示意圖

在經(jīng)典的Transformer結(jié)構(gòu)中，我們記線性映射之前的Query, Key, Value為q, k, v，映射之后為Q, K, V。那么:

self-attention的q, k, v都是同一個(gè)輸入, 即當(dāng)前序列由上一層輸出的高維表達(dá)。

cross-attention的q代表當(dāng)前序列，k,v是同一個(gè)輸入，對(duì)應(yīng)的是encoder最后一層的輸出結(jié)果(對(duì)decoder端的每一層來(lái)說(shuō)，保持不變) ? ?

而每一層線性映射參數(shù)矩陣都是獨(dú)立的，所以經(jīng)過(guò)映射后的Q, K, V各不相同，模型參數(shù)優(yōu)化的目標(biāo)在于將q, k, v被映射到新的高維空間，使得每層的Q, K,V在不同抽象層面上捕獲到q, k, v之間的關(guān)系。一般來(lái)說(shuō)，底層layer捕獲到的更多是lexical-level的關(guān)系，而高層layer捕獲到的更多是semantic-level的關(guān)系。

2.4. Attention的作用

下面這段我會(huì)以機(jī)器翻譯為例，用通俗的語(yǔ)言闡釋一下attention的作用，以及query, key, value的含義。

Transformer模型Encoder, Decoder的細(xì)節(jié)圖（省去了FFN部分）

query對(duì)應(yīng)的是需要?「被表達(dá)」?的序列(稱為序列A)，key和value對(duì)應(yīng)的是?「用來(lái)表達(dá)」A的序列(稱為序列B)。其中key和query是在同一高維空間中的(否則無(wú)法用來(lái)計(jì)算相似程度)，value不必在同一高維空間中，最終生成的output和value在同一高維空間中。上面這段巨繞的話用一句更繞的話來(lái)描述一下就是:

? ? ?

序列A和序列B在高維空間 ???中的高維表達(dá) ?的每個(gè)位置 _「分別」?_ 和 ???計(jì)算相似度，產(chǎn)生的權(quán)重作用于序列B在高維空間??中的高維表達(dá) ???，獲得序列A在高維空間??中的高維表達(dá) ?

?

Encoder部分中只存在self-attention，而Decoder部分中存在self-attention和cross-attention

【self-attention】encoder中的self-attention的query, key,value都對(duì)應(yīng)了源端序列(即A和B是同一序列)，decoder中的self-attention的query, key, value都對(duì)應(yīng)了目標(biāo)端序列。

【cross-attention】decoder中的cross-attention的query對(duì)應(yīng)了目標(biāo)端序列，key,value對(duì)應(yīng)了源端序列(每一層中的cross-attention用的都是encoder的最終輸出)

2.5. Decoder端的Mask

Transformer模型屬于自回歸模型（p.s.非自回歸的翻譯模型我會(huì)專門寫一篇文章來(lái)介紹），也就是說(shuō)后面的token的推斷是基于前面的token的。Decoder端的Mask的功能是為了保證訓(xùn)練階段和推理階段的一致性。

論文原文中關(guān)于這一點(diǎn)的段落如下：

?

We also modify the self-attention sub-layer in the decoder stack to preventfrom attending to subsequent positions. This masking, combined with the factthat the output embeddings are offset by one position, ensures that thepredictions for position i can depend only on the known outputs at positionsless than i.

? ? ?

在推理階段，token是按照從左往右的順序推理的。也就是說(shuō)，在推理timestep=T的token時(shí)，decoder只能“看到”timestep < T的T-1 個(gè)Token,不能和timestep大于它自身的token做attention（因?yàn)楦具€不知道后面的token是什么）。為了保證訓(xùn)練時(shí)和推理時(shí)的一致性，所以，訓(xùn)練時(shí)要同樣防止token與它之后的token去做attention。

2.6. 多頭Attention (Multi-head Attention)

Attention是將query和key映射到同一高維空間中去計(jì)算相似度，而對(duì)應(yīng)的multi-head attention把query和key映射到高維空間??的不同子空間 ?

中去計(jì)算相似度。

為什么要做multi-head attention？論文原文里是這么說(shuō)的:

?

Multi-head attention allows the model to jointly attend to information fromdifferent representation subspaces at different positions. With a singleattention head, averaging inhibits this.

?

也就是說(shuō)，這樣可以在不改變參數(shù)量的情況下增強(qiáng)每一層attention的表現(xiàn)力。?

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??Multi-headAttention示意圖 ? ?

Multi-head Attention的本質(zhì)是，在?「參數(shù)總量保持不變」?的情況下，將同樣的query, key, value映射到原來(lái)的高維空間的「不同子空間」中進(jìn)行attention的計(jì)算，在最后一步再合并不同子空間中的attention信息。這樣降低了計(jì)算每個(gè)head的attention時(shí)每個(gè)向量的維度，在某種意義上防止了過(guò)擬合；由于Attention在不同子空間中有不同的分布，Multi-head Attention實(shí)際上是尋找了序列之間不同角度的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并在最后concat這一步驟中，將不同子空間中捕獲到的關(guān)聯(lián)關(guān)系再綜合起來(lái)。

從上圖可以看出， ???和 ???之間的attentionscore從1個(gè)變成了h個(gè)，這就對(duì)應(yīng)了h個(gè)子空間中它們的關(guān)聯(lián)度。

3. Transformer模型架構(gòu)中的其他部分

3.1. Feed Forward Network ? ?

每一層經(jīng)過(guò)attention之后，還會(huì)有一個(gè)FFN，這個(gè)FFN的作用就是空間變換。FFN包含了2層lineartransformation層，中間的激活函數(shù)是ReLu。

曾經(jīng)我在這里有一個(gè)百思不得其解的問(wèn)題：attention層的output最后會(huì)和 ?相乘，為什么這里又要增加一個(gè)2層的FFN網(wǎng)絡(luò)？

其實(shí)，F(xiàn)FN的加入引入了非線性(ReLu激活函數(shù))，變換了attention output的空間,從而增加了模型的表現(xiàn)能力。把FFN去掉模型也是可以用的，但是效果差了很多。

3.2. Positional Encoding

位置編碼層只在encoder端和decoder端的embedding之后，第一個(gè)block之前出現(xiàn)，它非常重要，沒(méi)有這部分，Transformer模型就無(wú)法用。位置編碼是Transformer框架中特有的組成部分，補(bǔ)充了Attention機(jī)制本身不能捕捉位置信息的缺陷。

?positionencoding

PositionalEmbedding的成分直接疊加于Embedding之上，使得每個(gè)token的位置信息和它的語(yǔ)義信息(embedding)充分融合，并被傳遞到后續(xù)所有經(jīng)過(guò)復(fù)雜變換的序列表達(dá)中去。

論文中使用的PositionalEncoding(PE)是正余弦函數(shù)，位置(pos)越小，波長(zhǎng)越長(zhǎng)，每一個(gè)位置對(duì)應(yīng)的PE都是唯一的。同時(shí)作者也提到，之所以選用正余弦函數(shù)作為PE，是因?yàn)檫@可以使得模型學(xué)習(xí)到token之間的相對(duì)位置關(guān)系：因?yàn)閷?duì)于任意的偏移量k，??可以由 ???的線性表示：

上面兩個(gè)公式可以由 ???和 ?

的線性組合得到。也就是 ?乘上某個(gè)線性變換矩陣就得到了 ?

p.s. 后續(xù)有一個(gè)工作在attention中使用了“相對(duì)位置表示” ( ?Self-Attention with Relative PositionRepresentations) ，有興趣可以看看。 ? ?

3.3. Layer Normalization

在每個(gè)block中，最后出現(xiàn)的是Layer Normalization。LayerNormalization是一個(gè)通用的技術(shù)，其本質(zhì)是規(guī)范優(yōu)化空間，加速收斂。

當(dāng)我們使用梯度下降法做優(yōu)化時(shí)，隨著網(wǎng)絡(luò)深度的增加，數(shù)據(jù)的分布會(huì)不斷發(fā)生變化，假設(shè)feature只有二維，那么用示意圖來(lái)表示一下就是：

數(shù)據(jù)的分布發(fā)生變化，左圖比較規(guī)范，右圖變得不規(guī)范

為了保證數(shù)據(jù)特征分布的穩(wěn)定性（如左圖），我們加入Layer Normalization，這樣可以加速模型的優(yōu)化速度。

機(jī)器學(xué)習(xí)——圖解Transformer（完整版） ? ?

Transformer是一種基于注意力機(jī)制的序列模型，最初由Google的研究團(tuán)隊(duì)提出并應(yīng)用于機(jī)器翻譯任務(wù)。與傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）不同，Transformer僅使用自注意力機(jī)制（self-attention）來(lái)處理輸入序列和輸出序列，因此可以并行計(jì)算，極大地提高了計(jì)算效率。下面是Transformer的詳細(xì)解釋。 ? ?

1. 自注意力機(jī)制

自注意力機(jī)制是Transformer的核心部分，它允許模型在處理序列時(shí)，將輸入序列中的每個(gè)元素與其他元素進(jìn)行比較，以便在不同上下文中正確地處理每個(gè)元素。 ? ?

自注意力機(jī)制中有三個(gè)重要的輸入矩陣：查詢矩陣Q（query）、鍵矩陣K（key）和值矩陣V（value）。這三個(gè)矩陣都是由輸入序列經(jīng)過(guò)不同的線性變換得到的。然后，查詢矩陣Q與鍵矩陣K的乘積經(jīng)過(guò)一個(gè)softmax函數(shù)，得到一個(gè)與輸入序列長(zhǎng)度相同的概率分布，該分布表示每個(gè)元素對(duì)于查詢矩陣Q的重要性。最后，將這個(gè)概率分布乘以值矩陣V得到自注意力向量，表示將每個(gè)元素的值加權(quán)平均后的結(jié)果。 ? ?

2. 多頭注意力機(jī)制

為了進(jìn)一步提高模型的性能，Transformer引入了多頭注意力機(jī)制（multi-head attention）。多頭注意力機(jī)制通過(guò)將自注意力機(jī)制應(yīng)用于多組不同的查詢矩陣Q、鍵矩陣K和值矩陣V，從而學(xué)習(xí)到不同的上下文表示。具體來(lái)說(shuō)，將輸入序列分別通過(guò)不同的線性變換得到多組不同的查詢矩陣Q、鍵矩陣K和值矩陣V，然后將它們輸入到多個(gè)并行的自注意力機(jī)制中進(jìn)行處理。

Transformer在自然語(yǔ)言處理中廣泛應(yīng)用，例如機(jī)器翻譯、文本摘要、語(yǔ)言生成等領(lǐng)域。相比于傳統(tǒng)的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），Transformer的并行計(jì)算能力更強(qiáng)，處理長(zhǎng)序列的能力更強(qiáng)，且可以直接對(duì)整個(gè)序列進(jìn)行處理。 ? ?

Transformer模型由編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）兩部分組成，下面將詳細(xì)介紹每個(gè)部分的構(gòu)成和作用。

1. 編碼器（Encoder）

編碼器將輸入序列（例如一句話）轉(zhuǎn)化為一系列上下文表示向量（Contextualized Embedding），它由多個(gè)相同的層組成。每一層都由兩個(gè)子層組成，分別是自注意力層（Self-Attention Layer）和前饋全連接層（Feedforward Layer）。具體地，自注意力層將輸入序列中的每個(gè)位置與所有其他位置進(jìn)行交互，以計(jì)算出每個(gè)位置的上下文表示向量。前饋全連接層則將每個(gè)位置的上下文表示向量映射到另一個(gè)向量空間，以捕捉更高級(jí)別的特征。 ? ?

2. 解碼器（Decoder）

解碼器將編碼器的輸出和目標(biāo)序列（例如翻譯后的句子）作為輸入，生成目標(biāo)序列中每個(gè)位置的概率分布。解碼器由多個(gè)相同的層組成，每個(gè)層由三個(gè)子層組成，分別是自注意力層、編碼器-解碼器注意力層（Encoder-Decoder Attention Layer）和前饋全連接層。其中自注意力層和前饋全連接層的作用與編碼器相同，而編碼器-解碼器注意力層則將解碼器當(dāng)前位置的輸入與編碼器的所有位置進(jìn)行交互，以獲得與目標(biāo)序列有關(guān)的信息。 ? ?

在Transformer中，自注意力機(jī)制是關(guān)鍵的組成部分。它可以將輸入序列中的任何兩個(gè)位置之間的關(guān)系建模，并且可以根據(jù)序列的內(nèi)容自動(dòng)學(xué)習(xí)不同位置之間的相互依賴關(guān)系。自注意力機(jī)制的計(jì)算包括三個(gè)步驟：計(jì)算查詢向量（Query Vector）、鍵向量（Key Vector）和值向量（Value Vector），并將它們組合起來(lái)計(jì)算注意力分?jǐn)?shù)，最后將注意力分?jǐn)?shù)與值向量相乘得到自注意力向量。 ? ?

總體來(lái)說(shuō)，Transformer通過(guò)引入自注意力機(jī)制和多頭注意力機(jī)制，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠更好地捕捉序列中的長(zhǎng)程依賴關(guān)系，從而在自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域獲得了巨大的成功。

? ?

Mask

mask表示掩碼。即對(duì)某些值進(jìn)行掩蓋，不參與計(jì)算，不會(huì)對(duì)參數(shù)更新產(chǎn)生效果。Decoder計(jì)算注意力的時(shí)候，為了讓decoder不能看到未來(lái)的信息，需要把未來(lái)的信息隱藏。例如在 time_step 為 t 的時(shí)刻，解碼計(jì)算attention的時(shí)候應(yīng)該只能依賴于 t 時(shí)刻之前的輸出，而不能依賴 t 之后的輸出。因此需要想一個(gè)辦法，把 t 之后的信息給隱藏起來(lái)。這就是mask的作用。

具體的辦法是在計(jì)算attention步驟中，在計(jì)算softmax之前，在這些位置加上一個(gè)非常打的負(fù)數(shù)(-INF)，這樣，經(jīng)過(guò)softmax這些位置的概率會(huì)接近0。

Linear和softmax

Decoder最終輸出的結(jié)果是一個(gè)浮點(diǎn)型數(shù)據(jù)的向量，我們要如何把這個(gè)向量轉(zhuǎn)為一個(gè)單詞呢？這個(gè)就是Linear和softmax要做的事情了。

Linear層是一個(gè)全連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸出神經(jīng)元個(gè)數(shù)一般等于我們的詞匯表大小。Decoder輸出的結(jié)果會(huì)輸入到Linear層，然后再用softmax進(jìn)行轉(zhuǎn)換，得到的是詞匯表大小的向量，向量的每個(gè)值對(duì)應(yīng)的是當(dāng)前Decoder是對(duì)應(yīng)的這個(gè)詞的概率，我們只要取概率最大的詞，就是當(dāng)前詞語(yǔ)Decoder的結(jié)果了。 ? ?

transformer模型詳解

一、transformer模型原理

Transformer模型是由谷歌公司提出的一種基于自注意力機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于處理序列數(shù)據(jù)。相比于傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，Transformer模型具有更好的并行性能和更短的訓(xùn)練時(shí)間，因此在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用。

在自然語(yǔ)言處理中，序列數(shù)據(jù)的輸入包括一系列文本、語(yǔ)音信號(hào)、圖像或視頻等。傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）模型已經(jīng)在這些任務(wù)中取得了很好的效果，但是該模型存在著兩個(gè)主要問(wèn)題：一是難以并行計(jì)算，二是難以捕捉長(zhǎng)距離依賴關(guān)系。為了解決這些問(wèn)題，Transformer模型應(yīng)運(yùn)而生。

作為一種基于自注意力機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，Transformer模型能夠?qū)π蛄兄械拿總€(gè)元素進(jìn)行全局建模，并在各個(gè)元素之間建立聯(lián)系。與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比，Transformer模型具有更好的并行性能和更短的訓(xùn)練時(shí)間。

Transformer模型中包含了多層encoder和decoder，每一層都由多個(gè)注意力機(jī)制模塊和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊組成。encoder用于將輸入序列編碼成一個(gè)高維特征向量表示，decoder則用于將該向量表示解碼成目標(biāo)序列。在Transformer模型中，還使用了殘差連接和層歸一化等技術(shù)來(lái)加速模型收斂和提高模型性能。

Transformer模型的核心是自注意力機(jī)制（Self-Attention Mechanism），其作用是為每個(gè)輸入序列中的每個(gè)位置分配一個(gè)權(quán)重，然后將這些加權(quán)的位置向量作為輸出。

自注意力機(jī)制的計(jì)算過(guò)程包括三個(gè)步驟：

計(jì)算注意力權(quán)重：計(jì)算每個(gè)位置與其他位置之間的注意力權(quán)重，即每個(gè)位置對(duì)其他位置的重要性。 ? ?

計(jì)算加權(quán)和：將每個(gè)位置向量與注意力權(quán)重相乘，然后將它們相加，得到加權(quán)和向量。

線性變換：對(duì)加權(quán)和向量進(jìn)行線性變換，得到最終的輸出向量。

通過(guò)不斷堆疊多個(gè)自注意力層和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，可以構(gòu)建出Transformer模型。

對(duì)于Transformer模型的訓(xùn)練，通常采用無(wú)監(jiān)督的方式進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，然后再進(jìn)行有監(jiān)督的微調(diào)。在預(yù)訓(xùn)練過(guò)程中，通常采用自編碼器或者掩碼語(yǔ)言模型等方式進(jìn)行訓(xùn)練，目標(biāo)是學(xué)習(xí)輸入序列的表示。在微調(diào)過(guò)程中，通常采用有監(jiān)督的方式進(jìn)行訓(xùn)練，例如在機(jī)器翻譯任務(wù)中，使用平行語(yǔ)料進(jìn)行訓(xùn)練，目標(biāo)是學(xué)習(xí)將輸入序列映射到目標(biāo)序列的映射關(guān)系。

二、Transformer模型的優(yōu)缺點(diǎn)

Transformer模型的優(yōu)缺點(diǎn)

更好的并行性能：Transformer模型能夠在所有位置同時(shí)計(jì)算，從而充分利用GPU并行計(jì)算的優(yōu)勢(shì)，加速了模型的訓(xùn)練和推理過(guò)程。

能夠處理長(zhǎng)序列：傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在處理長(zhǎng)序列時(shí)容易出現(xiàn)梯度消失和梯度爆炸的問(wèn)題，而Transformer模型使用了自注意力機(jī)制，能夠同時(shí)考慮所有位置的信息，從而更好地處理長(zhǎng)序列。

更好的性能表現(xiàn)：Transformer模型在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域中已經(jīng)取得了很多重要的研究成果，比如在機(jī)器翻譯、文本生成、語(yǔ)言模型等任務(wù)中都取得了很好的效果。

Transformer模型的缺點(diǎn)

對(duì)于小數(shù)據(jù)集，Transformer模型的表現(xiàn)可能會(huì)不如傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，因?yàn)樗枰蟮臄?shù)據(jù)集來(lái)訓(xùn)練。

Transformer模型的計(jì)算復(fù)雜度較高，需要更多的計(jì)算資源，比如GPU等。

Transformer模型的可解釋性不如傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，因?yàn)樗褂昧俗宰⒁饬C(jī)制，難以解釋每個(gè)位置的重要性。 ? ?

三、Transformer模型的代碼示例

以下是使用PyTorch實(shí)現(xiàn)Transformer模型的代碼示例：

import torch

import torch.nn as nn

import torch.nn.functional as F

class MultiHeadAttention(nn.Module):

def?__init__(self, d_model, n_heads):

super(MultiHeadAttention,?self).__init__()

self.d_model?= d_model

self.n_heads?= n_heads

self.d_k?= d_model // n_heads

self.d_v?= d_model // n_heads

self.W_Q?= nn.Linear(d_model, d_model)

self.W_K?= nn.Linear(d_model, d_model)

self.W_V?= nn.Linear(d_model, d_model)

self.W_O?= nn.Linear(d_model, d_model)

def?forward(self, Q, K, V, mask=None):

Q?= self.W_Q(Q)

K?= self.W_K(K)

V?= self.W_V(V)

Q?= self.split_heads(Q)

K?= self.split_heads(K) ? ?

V?= self.split_heads(V)

scores?= torch.matmul(Q, K.transpose(-1, -2)) / torch.sqrt(torch.tensor(self.d_k, dtype=torch.float32))

if?mask is not None:

scores?= scores.masked_fill(mask == 0, -1e9)

attn_weights?= F.softmax(scores, dim=-1)

attn_output?= torch.matmul(attn_weights, V)

attn_output?= self.combine_heads(attn_output)

attn_output?= self.W_O(attn_output)

return?attn_output

def?split_heads(self, x):

batch_size,?seq_len, d_model = x.size()

x?= x.view(batch_size, seq_len, self.n_heads, self.d_k)

return?x.transpose(1, 2)

def?combine_heads(self, x):

batch_size,?n_heads, seq_len, d_v = x.size()

x?= x.transpose(1, 2).contiguous()

x?= x.view(batch_size, seq_len, n_heads * d_v)

return?x

class PositionalEncoding(nn.Module):

def?__init__(self, d_model, max_len=5000):

super(PositionalEncoding,?self).__init__() ? ?

self.d_model?= d_model

self.dropout?= nn.Dropout(p=0.1)

pe?= torch.zeros(max_len, d_model)

position?= torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float32).unsqueeze(1)

div_term?= torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-math.log(10000.0) / d_model))

pe[:,?0::2] = torch.sin(position * div_term)

pe[:,?1::2] = torch.cos(position * div_term)

pe?= pe.unsqueeze(0)

self.register_buffer('pe',?pe)

def?forward(self, x):

x?= x * math.sqrt(self.d_model)

x?= x + self.pe[:, :x.size(1)]

x?= self.dropout(x)

return?x

class FeedForward(nn.Module):

def?__init__(self, d_model, d_ff):

super(FeedForward,?self).__init__()

self.linear1?= nn.Linear(d_model, d_ff)

self.linear2?= nn.Linear(d_ff, d_model)

def?forward(self, x):

x?= self.linear1(x) ? ?

x?= F.relu(x)

x?= self.linear2(x)

return?x

class EncoderLayer(nn.Module):

def?__init__(self, d_model, n_heads, d_ff):

super(EncoderLayer,?self).__init__()

self.multi_head_attn?= MultiHeadAttention(d_model, n_heads)

self.feed_forward?= FeedForward(d_model, d_ff)

self.layer_norm1?= nn.LayerNorm(d_model)

self.layer_norm2?= nn.LayerNorm(d_model)

self.dropout1?= nn.Dropout(p=0.1)

self.dropout2?= nn.Dropout(p=0.1)

def?forward(self, x, mask=None):

attn_output?= self.multi_head_attn(x, x, x, mask=mask)

x?= x + self.dropout1(attn_output)

x?= self.layer_norm1(x)

ff_output?= self.feed_forward(x)

x?= x + self.dropout2(ff_output)

x?= self.layer_norm2(x)

return?x

class Encoder(nn.Module):

def?__init__(self, input_size, d_model, n_heads, d_ff, n_layers): ? ?

super(Encoder,?self).__init__()

self.embedding?= nn.Embedding(input_size, d_model)

self.pos_encoding?= PositionalEncoding(d_model)

self.layers?= nn.ModuleList([EncoderLayer(d_model, n_heads, d_ff) for _ in range(n_layers)])

self.layer_norm?= nn.LayerNorm(d_model)

def?forward(self, x, mask=None):

x?= self.embedding(x)

x?= self.pos_encoding(x)

for?layer in self.layers:

x?= layer(x, mask=mask)

x?= self.layer_norm(x)

return?x

class Transformer(nn.Module):

def?__init__(self, input_size, output_size, d_model, n_heads, d_ff, n_layers):

super(Transformer,?self).__init__()

self.encoder?= Encoder(input_size, d_model, n_heads, d_ff, n_layers)

self.output_layer?= nn.Linear(d_model, output_size)

def?forward(self, x, mask=None):

x?= self.encoder(x, mask)

x?= x[:, 0, :]

x?= self.output_layer(x) ? ?

return?x

這段代碼實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于Transformer模型的文本分類器。

四、Transformer模型應(yīng)用領(lǐng)域

Transformer模型是一種基于注意力機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，最初被提出用于自然語(yǔ)言處理任務(wù)中的序列到序列學(xué)習(xí)。隨著時(shí)間的推移，Transformer模型被應(yīng)用于各種不同的領(lǐng)域，如下所示：

（一）?自然語(yǔ)言處理

自然語(yǔ)言處理是指將人類語(yǔ)言轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可以理解的形式，以便計(jì)算機(jī)能夠處理和理解語(yǔ)言。Transformer模型在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域有許多應(yīng)用案例。以下是一些例子：

文本分類：Transformer模型可以對(duì)文本進(jìn)行分類，例如將電子郵件分類為垃圾郵件或非垃圾郵件。在這種情況下，Transformer模型可以將文本作為輸入，然后輸出類別標(biāo)簽。

機(jī)器翻譯：Transformer模型可以將一種語(yǔ)言的文本翻譯成另一種語(yǔ)言的文本。在這種情況下，Transformer模型可以將源語(yǔ)言的文本作為輸入，然后輸出目標(biāo)語(yǔ)言的文本。

命名實(shí)體識(shí)別：Transformer模型可以識(shí)別文本中的命名實(shí)體，例如人名、地名、組織名稱等。在這種情況下，Transformer模型可以將文本作為輸入，然后輸出命名實(shí)體的類型和位置。

情感分析：Transformer模型可以對(duì)文本進(jìn)行情感分析，例如判斷一篇文章是積極的還是消極的。在這種情況下，Transformer模型可以將文本作為輸入，然后輸出情感極性。

（二）?語(yǔ)音識(shí)別

語(yǔ)音識(shí)別是指將人類語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可以理解的形式，以便計(jì)算機(jī)能夠處理和理解語(yǔ)音。一些最新的研究表明，基于Transformer的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)已經(jīng)取得了與傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）相媲美的性能。下面是一些Transformer模型在語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用案例： ? ?

語(yǔ)音識(shí)別：Transformer模型可以對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行識(shí)別，例如將語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文本。在這種情況下，Transformer模型可以將語(yǔ)音信號(hào)作為輸入，然后輸出文本結(jié)果。

語(yǔ)音合成：Transformer模型可以將文本轉(zhuǎn)換為語(yǔ)音信號(hào)。在這種情況下，Transformer模型可以將文本作為輸入，然后輸出語(yǔ)音信號(hào)。

說(shuō)話人識(shí)別：Transformer模型可以識(shí)別不同說(shuō)話者的語(yǔ)音信號(hào)。在這種情況下，Transformer模型可以將語(yǔ)音信號(hào)作為輸入，然后輸出說(shuō)話者的身份。

聲紋識(shí)別：Transformer模型可以對(duì)聲音信號(hào)進(jìn)行識(shí)別，例如將聲音轉(zhuǎn)換為特征向量。在這種情況下，Transformer模型可以將聲音信號(hào)作為輸入，然后輸出特征向量。

這些應(yīng)用案例只是Transformer模型在語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域中的一部分應(yīng)用。由于Transformer模型具有處理變長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)的能力和更好的性能，因此在語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用。

（三） 計(jì)算機(jī)視覺(jué)

計(jì)算機(jī)視覺(jué)是指讓計(jì)算機(jī)理解和分析圖像和視頻。Transformer模型在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域也有廣泛應(yīng)用。以下是一些例子：

圖像分類：Transformer模型可以對(duì)圖像進(jìn)行分類，例如將圖像分類為不同的物體或場(chǎng)景。在這種情況下，Transformer模型可以將圖像作為輸入，然后輸出類別標(biāo)簽。

目標(biāo)檢測(cè)：Transformer模型可以檢測(cè)圖像中的物體，并將它們分割出來(lái)。在這種情況下，Transformer模型可以將圖像作為輸入，然后輸出物體的位置和大小。

圖像生成：Transformer模型可以生成新的圖像，例如生成一張藝術(shù)作品或者修改一張圖像。在這種情況下，Transformer模型可以將圖像作為輸入，然后輸出新的圖像。

這些應(yīng)用案例只是Transformer模型在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的一部分應(yīng)用。由于Transformer模型具有處理變長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)的能力和更好的性能，因此在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用。 ? ?

（四） 強(qiáng)化學(xué)習(xí)

Transformer模型在強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的應(yīng)用主要是應(yīng)用于策略學(xué)習(xí)和值函數(shù)近似。強(qiáng)化學(xué)習(xí)是指讓機(jī)器在與環(huán)境互動(dòng)的過(guò)程中，通過(guò)試錯(cuò)來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)的行為策略。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，模型需要通過(guò)學(xué)習(xí)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率，來(lái)預(yù)測(cè)下一個(gè)狀態(tài)和獎(jiǎng)勵(lì)，從而實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)學(xué)習(xí)。

1、Transformer模型可以通過(guò)多頭注意力機(jī)制來(lái)處理多個(gè)輸入序列，并將它們?nèi)诤铣梢粋€(gè)輸出序列。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，Transformer模型可以將當(dāng)前狀態(tài)作為輸入，然后輸出一個(gè)行動(dòng)策略。具體而言，Transformer模型可以學(xué)習(xí)到狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率函數(shù)，使得在當(dāng)前狀態(tài)下，選擇行動(dòng)后可以獲得最大的獎(jiǎng)勵(lì)。

2、Transformer模型還可以用于值函數(shù)近似。值函數(shù)是指在給定狀態(tài)下，執(zhí)行一個(gè)特定行動(dòng)所能獲得的期望獎(jiǎng)勵(lì)。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，值函數(shù)通常是通過(guò)蒙特卡羅方法來(lái)估計(jì)的。而Transformer模型可以通過(guò)學(xué)習(xí)值函數(shù)來(lái)近似這些值，從而提高強(qiáng)化學(xué)習(xí)的效率和精度。

3、Transformer模型已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等領(lǐng)域，并且在這些領(lǐng)域中都取得了顯著的成果。它的廣泛應(yīng)用前景表明，Transformer模型在未來(lái)的人工智能領(lǐng)域中將扮演著越來(lái)越重要的角色。

總體來(lái)說(shuō)，Transformer模型是一種高效、靈活、易于實(shí)現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，Transformer模型必將在未來(lái)的自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域中發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。

系統(tǒng)版本：macos 12.2.1

軟件版本：PaddlePaddle2.3.0

硬件型號(hào)：MacBook Pro

審核編輯：黃飛

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