Transformer完整总结

更新中 Last update: 20220307

参考资料：

• 原文地址： https://arxiv.org/pdf/1706.03762
• 李rumor-【NLP】Transformer模型原理详解 - 知乎 (zhihu.com)
• 【李沐】Transformer论文逐段精读

模型结构

模型结构如下图：

​ 和大多数seq2seq模型一样，transformer的结构也是由encoder和decoder组成。

1.1 Encoder

​ Encoder由N=6个相同的layer组成，layer指的就是上图左侧的单元，最左边有个“Nx”，这里是x6个。每个Layer由两个sub-layer组成，分别是multi-head self-attention mechanism和fully connected feed-forward network。其中每个sub-layer都加了residual connection和normalisation，因此可以将sub-layer的输出表示为：

$$sub\_layer\_output = LayerNorm(x+(SubLayer(x))) \\$$

​ 接下来按顺序解释一下这两个sub-layer：

• Multi-head self-attention

  attention可由以下形式表示：

  $$attention\_output = Attention(Q, K, V) \\$$

  multi-head attention则是通过h个不同的线性变换对Q，K，V进行投影，最后将不同的attention结果拼接起来：

  $$MultiHead(Q, K, V) = Concat(head_1, ..., head_h)W^O \\$$

  $$head_i = Attention(QW_i^Q, KW_i^K, VW_i^V) \\$$

  self-attention则是取Q，K，V相同。

  另外，文章中attention的计算采用了scaled dot-product，即：

$$Attention(Q, K, V) = softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V \\$$

​ 作者同样提到了另一种复杂度相似但计算方法additive attention，在 $d_k$很小的时候和dot-product结果相似， $d_k$大的时候，如果不进行缩放则表现更好，但dot-product的计算速度更快，进行缩放后可减少影响（由于softmax使梯度过小，具体可见论文中的引用）。

• Position-wise feed-forward networks

  ​ 这层主要是提供非线性变换。Attention输出的维度是[bszseq_len, num_headshead_size]，第二个sub-layer是个全连接层，之所以是position-wise是因为过线性层时每个位置i的变换参数是一样的。

1.2 Decoder

​ Decoder和Encoder的结构差不多，但是多了一个attention的sub-layer，这里先明确一下decoder的输入输出和解码过程：

• 输出：对应i位置的输出词的概率分布
• 输入：encoder的输出 & 对应i-1位置decoder的输出。所以中间的attention不是self-attention，它的K，V来自encoder，Q来自上一位置decoder的输出
• 解码：这里要注意一下，训练和预测是不一样的。在训练时，解码是一次全部decode出来，用上一步的ground truth来预测（mask矩阵也会改动，让解码时看不到未来的token）；而预测时，因为没有ground truth了，需要一个个预测。

文末附上我总结的BERT面试点&相关模型汇总，还有NLP组队学习群的加群方式～明确了解码过程之后最上面的图就很好懂了，这里主要的不同就是新加的另外要说一下新加的attention多加了一个mask，因为训练时的output都是ground truth，这样可以确保预测第i个位置时不会接触到未来的信息。

加了mask的attention原理如图（另附multi-head attention）：

1.3 Positional Encoding

​ 除了主要的Encoder和Decoder，还有数据预处理的部分。Transformer抛弃了RNN，而RNN最大的优点就是在时间序列上对数据的抽象，所以文章中作者提出两种Positional Encoding的方法，将encoding后的数据与embedding数据求和，加入了相对位置信息。

​ 这里作者提到了两种方法：

​ 用不同频率的sine和cosine函数直接计算

​ 学习出一份positional embedding（参考文献）

经过实验发现两者的结果一样，所以最后选择了第一种方法，公式如下：

$PE_{(pos, 2i)} = sin(pos/10000^{2i/d_{model}}) \\$

$PE_{(pos, 2i+1)} = cos(pos/10000^{2i/d_{model}}) \\$

如果是学习到的positional embedding，会像词向量一样受限于词典大小。也就是只能学习到“位置2对应的向量是(1,1,1,2)”这样的表示。所以用三角公式明显不受序列长度的限制，也就是可以对 比所遇到序列的更长的序列 进行表示。

优点

1. Total computational complexity per layer （每层计算复杂度）

2. Amount of computation that can be parallelized, as mesured by the minimum number of sequential operations required

3. Path length between long-range dependencies in the network

4. 另外，从作者在附录中给出的栗子可以看出，self-attention模型更可解释，attention结果的分布表明了该模型学习到了一些语法和语义信息

缺点

缺点在原文中没有提到，是后来在Universal Transformers中指出的，在这里加一下吧，主要是两点：

1. 实践上：有些rnn轻易可以解决的问题transformer没做到，比如复制string，或者推理时碰到的sequence长度比训练时更长（因为碰到了没见过的position embedding）
2. 理论上：transformers非computationally universal（图灵完备）

总结

Transformer是第一个用纯attention搭建的模型，不仅计算速度更快，在翻译任务上获得了更好的结果，也为后续的BERT模型做了铺垫。