【Transformer】transformer模型结构学习笔记

 

图1 transformer模型架构 图2 transformer主要模块简介 图3 encoder-decoder示意图N=6 图4 encoder-decoder子层示意图

1. transformer架构

• encoder-decoder框架是一种处理NLP或其他seq2seq转换任务中的常见框架, 机器翻译就是典型的seq2seq模型, 两个seq序列长度可以不相等

• transformer也是encoder-decoder的总体架构, 如上图。transformer主要由4个部分组成:

  • 输入部分（输入输出嵌入与位置编码）
  • 多层编码器
  • 多层解码器
  • 以及输出部分（输出线性层与softmax）

• 模块介绍

  • Input Embedding: 输入嵌入。将源文本中的词汇数字表示转换为向量表示，捕捉词汇间的关系
  • Positional Encoding: 位置编码。为输入序列的每个位置生成位置向量，以便模型能够理解序列中的位置信息
  • Output Embedding: 输出嵌入。将目标文本中的词汇数字表示转换为向量表示
  • Linear: 线性层。将decoder输出的向量转换为最终的输出维度
  • Softmax: softmax层。将线性层的输出转换为概率分布，以便进行最终的预测
  • encoder架构: encoder由6个相同的encoder层组成，每个层包括两个子层：一个多头自注意力层（multi-head self-attention）和一个逐位置的前馈神经网络（point-wise feed-forward network）；每个子层后都会使用残差连接（residual connection）和层归一化（layer normalization）连接，即Add&Norm。如下图
  
  • decoder架构：decoder包含6个相同的decoder层，每层包含3个子层：掩码自注意力层（masked self-attention），encoder-decoder交叉注意力层，逐位置的前馈神经网络。每个子层后都有残差连接和层归一化操作，即Add&Norm。如下图
  

2. transformer子层解析

• encoder和decoder的本质区别：self-attention的masked掩码机制
• muitl-head进行masked的目的：在生成文本时，确保模型只依赖已知的信息，而不是未来的内容，对未来信息进行掩码处理，这样才能学会预测
• multi-head的目的：让模型关注输入的不同部分或者不同信息，比如一个名词的修饰词，一个名词的分类，一个名词对象的情感、诗意等，从直观的到抽象的，捕获复杂的依赖关系
• Add：残差连接。缓解梯度消失问题；网络输入x与网络输出F(x)相加，求导时相当于添加常数项1，缓解梯度消失问题
• Norm：层归一化。在每个层上独立进行，使激活值具有相同的均值和方差，通常是0和1；在transformer中，Norm操作通常紧跟在Add之后，对残差连接结果进行归一化，以加速训练并稳定模型性能
• 前馈网络：对输入进行非线性变换，提取更高级别的特征/信息
• 逐位前馈神经网络：是一个简单的全连接神经网络，在模型中起到增加非线性和学习更复杂表示的作用。逐位的意思是逐个元素element或点进行独立且相同的操作，不是跨位置或跨元素来进行的。逐位前馈神经网络通常包括两个全连接层和一个ReLU激活层，两个全连接层对应两个线性变换，第一个全连接层之后接ReLU激活函数引入非线性，使模型能够学习更复杂的表示。第一个全连接层通常对输入进行增维表示，第二个全连接层降维到模型输出所需的维度

3. transformer注意力机制

• transformer的3种注意力层：在transformer架构中有3种不同的注意力层
  • self-attention layer自注意力层：编码器输入序列通过multi-head self-attention计算自注意力权重
  • casual attention layer因果自注意力层：解码器的单个序列通过masked multi-head self-attention计算自注意力权重
  • cross attention layer交叉注意力层：编码器-解码器两个序列通过multi-head cross attention进行注意力转移
• 注意力机制的过程说明

• 缩放点积注意力

上图是缩放点积注意力示意图，计算公式

其中，softmax内部是注意力分数，softmax整个是注意力权重，乘以缩放因子$\frac{1}{\sqrt{d_k}}$是为了缓解可能的梯度消失问题（softmax值过大时），$d_k$是Q或者K的维度大小

• 多头注意力机制

上图是多头注意力机制示意图，多个注意力头并行运行，每个头都会独立地计算注意力权重和输出，这里采用的是缩放点积注意力来计算；

然后将所有头的输出拼接concat起来得到最终的输出；

多头其实是为了提取不同维度的信息，捕获复杂的依赖关系，增强模型的表示能力；最后多个头结果进行拼接，避免单个计算的误差，即避免只关注单方面维度信息的误差

计算公式：

在transformer原文中，head_num = 8，d_k=d_v=64

• 交叉注意力机制

  • 自注意力机制，QKV都来自同一序列，如下
  
  • 交叉注意力机制，输入来自两个不同的序列，一个序列用作查询Q（来自decoder states的queries），另一个序列提供键K和值V（来自encoder states的keys和values），实现跨序列的交互和注意力转移，如下
  

• 因果注意力机制

  • 为了确保模型在生成序列时只依赖于之前的输入信息，而不会受到未来信息的影响。casual self-attention通过掩码未来位置来实现这一点；使模型在预测某个位置的输出时，只看到该位置及之前的输入。如下图所示
  
  • 其中掩码未来位置的原因通过下图说明：
  
  • 掩码机制通过下图说明，加一个很大的负数，softmax之后就是0，如下
  

4. transformer部分释疑

• 问题1：transformer相对RNN能处理长序列数据, 同时能进行并行计算, LSTM相对RNN进行改进的, 解决长时依赖问题, 那么transformer相对于LSTM有什么优势
  • （1）LSTM在解决长时依赖仍有局限。LSTM依赖cell state来传递长时信息，限制了其全局信息捕获能力；而transformer的自注意力机制可以考虑任意两个位置之间的依赖关系，能更好的捕捉全局的、长距离的依赖信息
  • （2）transformer的可解释性更强：transformer计算每个位置与所有位置的依赖关系，使得模型的预测结果更易于解释，LSTM的解释性相对较弱
  • （3）并行计算能力：transformer不用像LSTM等待上一时间步的输出作为下一时间步的输入，可以实现完全并行的计算，更容易进行分布式计算和加速
  • （4）扩展性和灵活性：transformer结构相对灵活，可以轻松扩展到更大的数据集和更复杂的任务中

 

• 问题2：同问题1, transformer通过怎样的设计能够实现并行计算的?

  • 参考这个图，可以并行计算一个位置和其他所有位置的依赖关系
  

• 问题3：层归一化Norm和batch normalization的区别

  • 都是归一化，但层归一化不是批量归一化；
  • LN是对每个样本的每个层进行的归一化，即对每个样本的所有特征做归一化；
  • 而BN是对每个batch数据进行归一化，即对batch_size内的每个特征做归一化；
  • LN保留了不同特征之间的大小关系，抹平了不同样本之间的大小关系，所以LN更适合NLP领域任务；
  • 而BN保留了不同样本之间的大小关系，抹平了不同特征之间的大小关系，所以BN更适合于依赖不同样本之间关系的任务，如CV领域
  • LN可以缓解梯度消失问题、改善系统对缩放摆幅变化的鲁棒性、更适用于小样本数据情况
  • 而BN旨在提高模型的训练速度和稳定性，使模型学习效率更高，降低测试错误率和泛化误差

 

• 问题4：encoder和decoder的本质区别self-attention是否masked，如何理解
  • encoder中每个元素都能管住整个序列中的所有其他元素，生成新的输出表示。处理整个输入序列，不需要掩码未来的信息
  • decoder在生成序列时，只能依赖已经生成的部分，而不能依赖未来的信息。masked处理的是输出序列，将未来位置的注意力权重设置为0，从而限制模型的关注点在已生成的序列上，实现了类似条件语言模型的功能
  • decoder和encoder交叉注意力层，decoder允许关注encoder的输出，从而融合encoder中的信息到生成过程

 

• 问题5：transformer训练的过程参数有哪些，除了W_Q/K/V这几个参数矩阵以外
  • （1）嵌入维度：输入和输出嵌入的维度，词嵌入和位置编码的维度。比如词嵌入矩阵大小为词汇表大小如50000 * d_词嵌入向量的维度
  • （2）multi-head attention的num_heads：注意力头数，决定模型并行关注输入序列不同部分的能力，每个头都会产生一个独立的注意力权重矩阵。论文中num_heads = 8
  • （3）隐藏层层数：每个encoder层和decoder层都保持一致
  • （4）前馈神经网络隐藏层大小：神经元个数，通常比层数大很多，以便能学习复杂的特征表示
  • （5）encoder和decoder的层数：定义了模型中encoder和decoder各自包含的层数，论文中n_layers = 6，即6个encoder层和6个decoder层
  • （6）位置编码的维度：输入输出序列进入encoder/decoder层时都要进行位置编码，通常与嵌入维度相同，以便和嵌入向量直接相加
  • （7）训练参数：像学习率，选用的优化器，batch_size，epoches等
  • （8）正则化参数：如dropout rate随机失活的神经元比例防止过拟合，L2正则化等
  • （9）权重初始化方法：如随机初始化，Xavier初始化，He初始化等，合理的初始化能加快训练的过程尽快找到最优解

 

• 问题6：QKV计算的过程，W矩阵都是可以训练的

  

• 问题7：self-attention和(cross)attention的区别

  • self-attention设置source=target，即query=key=value，然后计算内部依赖关系

 

• 问题8：预训练模型BERT和transformer是什么关系
  • BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）使用transformer的encoder结构来构建的，输入与transformer类似，包括token/segment/position embedding等，这些embedding将输入文本序列转换为模型可以理解的向量表示；
  • 在BERT中可以选择encoder层的数量，轻量级模型通常使用12层，重量级模型通常使用24层；transformer的自注意力机制使BERT能够关注双向上下文的信息

 

• 问题9：transformer模型训练的时候采用了什么损失函数
  • transformer训练过程主要采用了交叉熵损失函数（负对数似然损失函数）来衡量模型预测的概率分布与真实分布之间的差异，也可以采用KL散度；
  • 并且可以计算向量空间距离MSE，即两组概率向量的空间距离

 

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[参考文章]
[1]. transformer注意力机制解析
[2]. Seq2Seq的注意力机制
[3]. attention机制图示
[4]. LN与BN的区别
[5]. Seq2Seq的注意力机制
[6]. transformer的decoder结构
[7]. decoder-only和编解码器区别
[8]. Attention is All You Need翻译
[9]. transformer结构详解，推荐

created by shuaixio, 2024.06.23