关于Transformer、BERT的理解_transformer bert

  结合李宏毅老师机器学习2021——Transformer课程和网上查阅的资料，总结一下对Transformer的理解

Transformer是什么？

  从宏观角度来看，Transformer是一种基于Self-Attention机制的Seq2seq模型（序列模型），是用于机器翻译的，由编码器和解码器组成（自己总结的）。所以在学习Transformer前，需要先弄明白Seq2seq、编码器 / 解码器、Self-Attention（见本人之前的csdn博客）是什么。

• Seq2seq模型：
    这是一个序列到序列的模型，输入一个序列，输出另一个序列，通常可用于NLP任务，例如机器翻译、语音识别等等。这个Seq2seq模型包含了一个编码器和一个解码器（换言之，有编码器和解码器的模型就可以认为是Seq2seq模型的范畴）。因此呢，Seq2seq模型有很多种变形，例如编码器 / 解码器可以是RNN，LSTM、也可以是CNN，还可以是Self-Attention等等。
    但是要特别注意，Seq2seq和RNN / LSTM等是不同层面的东西，Seq2seq模型专指输入和输出均为序列的模型，LSTM 等可以用作其编码器和解码器的一种实现方法。但 RNN / LSTM 并不是Seq2seq模型的子集，它们也可以用来做别的问题。
• 编码器 / 解码器：
    所谓编码，就是将输入序列转化成一个固定长度的向量；解码，就是将之前生成的固定向量再转化成输出序列。具体实现的时候，编码器和解码器都不是固定的，可选的有RNN / BiRNN / GRU / LSTM等等都是可以的，你可以自由组合。比如说，你在编码时使用BiRNN,解码时使用RNN，或者在编码时使用RNN,解码时使用LSTM等等。（最基础的是编码解码都是RNN）
  

怎么理解Transformer的流程图？

  Transformer虽好，但流程蛮复杂，如果去看明白这张图呢？

• 首先左边的是编码器，右边的是解码器。我们将一段序列（向量组）输入到编码器中。在输入时要注意加上位置信息（Positional Encoding）。这段向量组经过多头自注意力机制后输出新的向量组，然后将这个新输出的向量组与旧的输入的向量组相加（残差网络），相加后做一个层归一化（注意是层归一化）。然后在经过一个全连接层，并继续做Add & Norm。这就是编码器的任务。其实都很好理解，主要是得明白self-attention。
• 然后再看解码器。解码器与编码器是类似的。毕竟直觉上来说，编码器与解码器如果是镜像关系可能更容易train。首先我们将一个begin信号输入到解码器中，意思是“我要开始解码啦”，当然这个信号也需要加上Positonal Encoding，然后解码器每解出一个新的“码”，就将新的“码”当做输入，输送给解码器，进行解下一个码，就这么循环下去一直解就行。这里还有许多注意的细节，例如：
    注意观察解码器比编码器中间多了一层。这一层的作用是用来接收此前编码器计算出来的 K 和 V 矩阵。其实这个很容易理解，我解码器是用来解编码器的，那我肯定要有编码器的信息呀。编码器的K和V矩阵代表了什么？K和V矩阵其实本质就是编码器的输入数据（因为通过输入数据计算出来的K和V矩阵），然后这个 K、V 矩阵与解码器中第一层Self-  Attention的Q矩阵一起输入到中间的Self-Attention中。
    另外还要注意，第一层的Self-Attention是Mask的，这个什么意思如果忘了去再看看李宏毅老师的PPT。
    这篇博客比较好，可以作为参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/338817680

Transformer的优点？

• Transformer 与 RNN /LSTM 等不同，它可以比较好地并行训练。
• Transformer 与 CNN 不同（有一些是基于CNN的Seq2seq模型），尽管CNN也可以进行并行训练，但是它的内存占用很大，相反 Transformer 的矩阵维度较少。更重要的是，Transformer 可以处理变长的序列样本，而CNN不行。
  备注：其实归根结底，这是 Self-Attention 相较于 RNN / LSTM / CNN 等传统模型的优点（因为Transformer是基于Self-Attention的）
• Transformer 不像 RNN / LSTM / CNN 等模型一样，需要较强的 domain knowledge （领域知识），其几乎可以对任意非结构化数据（图片、文本、音频）成立。这个其实也很好理解，例如CNN是专门进行图像处理设计的，需要对图像的本质有很深刻的理解。

Transformer有关的其他问题

Transformer是如何处理可变长度数据的？

• 首先要明白数据的怎么表示的，比如我有一句话“我爱中国”，“我”这个向量是一个one-hot，“爱”这个向量也是one-hot，假设共有8000个常用汉字，那么就是一个8000维的独热向量。这四个字在一起就是一个向量组，这个向量组里包含了4个向量。

• 弄白了这个之后我们再看什么叫做可变长度数据？这个可变长度，变得是什么？答：变的是向量组的长度，而不是向量的维度。什么意思呢，就是那个8000维是不会变的（因为你每个向量都要做矩阵运算啊，Self-Attention里求KVQ啊，所以肯定维度得一样才行），但是向量的个数是可以任意的。可以是“我爱中国”，也可以是“我爱你中国”，都是OK的。

• 所以Transformer是可以处理可变长度的，但是RNN、CNN是固定长度的，是不可以输入任意多的向量的，输入向量的个数是被固定死的。

• 但是，这时候又有一个容易被误解的地方了。就是我们经常会看到一份程序中，假设有的句子是10个字，有的句子（最长的句子）是20个字，我们一般是以20个字为标准来处理的，那个10个字的，我们通过padding方法补0，补齐到20个字。OK，既然Transformer可以处理任意长度的，为啥还要把非任意长度的补齐呢？
  因为我们往往是通过batch输入的啊！一下子输入一个batch，因此，同一个batch里的句子，必须要一样的长度，不同的batch的长度可以不同，同一个batch的长度得相同。这个是batch决定的！一定要搞清楚这一点。

• 这里再补充一点，如果是batch预测或者训练，要求batch内数据长度保持一致。一般有两种做法，一种是直接padding到固定长度（通常是512，bert里是512），多退少补，即超过最大长度就截断，不够的就补上一个标志位。这样的好处是实现简单，缺点是如果补标志位太多的话，有些效率低下。还有一种做法是每个batch padding到当前batch的最大长度，这样比较省资源，甚至可以做下按长度排序这种操作

Transformer中，为什么是 LayerNorm ，而不是 BatchNorm ？

• 先给出明确的答案，可以用BatchNorm，但是效果往往不如LayerNorm好、训练难度大。为什么呢？且为什么序列问题就用LayerNorm，图像问题大多用BatchNorm？

• 首先解释为什么LayerNorm效果比BatchNorm更好。这里面有两个原因：

    第一，要从序列模型本质入手。比如说一个语言模型，我们关注的是一句话中的相似程度（或者叫差异程度），比如一句话说“我爱中华民族”，另一句话说“今天打王者又输了”，这两句话都在一个batch里，但是我们没有必要去讨论这两句话的联系，我们关心的是一句话不同token的内在联系。因此没必要去做BatchNorm，反而LayerNorm会更好。（总结来说，词之间的信息是储存在同一个句子里的。因而用LayerNorm更合理。）

    第二，不同的数据样本可能尺寸并不一样，尽管一个batch中都是一样的长度。但是结合我们之前说的 “有的句子（最长的句子）是20个字，我们一般是以20个字为标准来处理的，那个10个字的，我们通过padding方法补0，补齐到20个字。” 因此一个Batch中对应位置的分量不一定有意义，它可能是padding的结果。虽然序列长度一致了，但是好多embedding是没有意义的，有意义的embedding不应该和它们的分布一致，如果BN会导致有意义的embedding损失信息，所以embedding你就自己和自己归一化吧。

• 其次解释为什么序列问题就用LayerNorm，图像问题大多用BatchNorm？

    有了上面的基础后，这个也很好理解了，图像数据都是【B,C,W,H】排列的，不同数据样本在每个维度的每个位置都是有值的，这样不同的batch均值、方差都是有意义的。而不同的序列是通过padding补齐的，做batchnorm是是没有意义的。因此图像问题就是BN。

BERT是什么？

  bert是一种预训练模型，首先要搞清楚这个概念。
  bert论文全名是Bidirectional Encoder Representations from Transformers，不难发现，其模型结构是Transformer的Encoder层。因此它具有Transformer的性质，例如变长度输入（变的是向量组的长度，而不是向量的长度，参考上面有关Transformer的解释）

如何训练bert？

第一种方法：随机mask掉部分词汇，让机器去学习

  为了解决只能利用单向信息的问题，BERT使用的是Mask语言模型而不是普通的语言模型。Mask语言模型有点类似与完形填空——给定一个句子，把其中某个词遮挡起来，让人猜测可能的词。这里会随机的Mask掉15%的词，然后让BERT来预测这些Mask的词，通过调整模型的参数使得模型预测正确的概率尽可能大，这等价于交叉熵的损失函数。这样的Transformer在编码一个词的时候会(必须)参考上下文的信息。
  但是这有一个问题：在Pretraining Mask LM时会出现特殊的Token [MASK]，但是在后面的fine-tuning时却不会出现，这会出现Mismatch的问题。因此BERT中，如果某个Token在被选中的15%个Token里，则按照下面的方式随机的执行：

• 80%的概率替换成[MASK]，比如my dog is hairy → my dog is [MASK]
• 10%的概率替换成随机的一个词，比如my dog is hairy → my dog is apple
• 10%的概率替换成它本身，比如my dog is hairy → my dog is hairy
  

第二种方法：预测两个句子是否连接在一起（Next Sentence Prediction）

  Next Sentence Prediction（NSP）的任务是判断句子B是否是句子A的下文。如果是的话输出’IsNext‘，否则输出’NotNext‘。训练数据的生成方式是从平行语料中随机抽取的连续两句话，其中50%保留抽取的两句话，它们符合IsNext关系，另外50%的第二句话是随机从预料中提取的，它们的关系是NotNext的。这个关系保存在图4中的[CLS]符号中。

  后来证明这种方面没啥卵用，但是第一种方法很有用，有助于训练。

备注：
  需要特别注意的是，bert在训练时用的是Transformer的Encoder+MLP，其中MLP作用是预测被掩盖的单词是什么。
在测试时只是用Encoder，没有MLP，根据不同的任务，再添加合适的MLP或者其他神经网络层。因为bert的本意只是通过编码器，学到句子间的语义编码信息，所以我们只需要在得到的语义编码信息基础上微调模型就行了，例如下图。