预训练语言模型--transformer_基于 transformer 的预训练语言模型

一.背景

说到自然语言处理,语言模型,命名实体识别,机器翻译,可能很多人想到的LSTM等循环神经网络,但目前其实LSTM起码在自然语言处理领域已经过时了,在Stanford阅读理解数据集(SQuAD2.0)榜单里,机器的成绩已经超人类表现,这很大程度要归功于transformer的BERT预训练模型。

transformer是谷歌大脑在2017年底发表的论文中所提出的seq2seq模型（从序列到序列的模型）.现在已经取得了大范围的应用和扩展,而BERT就是从transformer中衍生出来的预训练语言模型。

这里介绍一下在目前的自然语言处理领域，transformer模型已经得到广泛认可和应用,而应用的方式主要是先进行预训练语言模型（上游任务）,然后把预训练的模型适配给下游任务（在自然语言处理中要完成的实际的任务，如情感分析，分类，机器翻译等）,以完成各种不同的任务,如分类,生成,标记等等,预训练模型非常重要,预训练的模型的性能直接影响下游任务的性能。就好比要培养一个孩子成为作家，不可能上来就直接让他开始写作，在写作之前肯定会让他识字，看很多的大作家的作品汲取精华，最后才可以进行写作。

二.transformer编码器

• 1.$transformer$模型直觉，建立直观认识；
• 2.$positional$ $encoding$,即位置嵌入(或位置编码)；
• 3.$self$ $attention$ $mechanism$,即自注意力机制与注意力矩阵可视化；
• 4.$Layer$ $Normalization$和残差连接；
• 5.$transformer$ $encoder$整体结构。

1.$transformer$模型直觉，建立直观认识；

首先来说一下transformer和LSTM/RNN的最大区别,就是LSTM/RNN的训练是迭代的,是一个接一个字的来,当前这个字过完LSTM单元/RNN层,才可以进下一个字,而transformer的训练是并行的,一般以字为单位训练的，transformer模型就是所有字是全部同时训练的,这样就大大加快了计算效率, transformer使用了位置嵌入(positional encoding)来理解语言的顺序（获取时间序列关系）,使用自注意力机制和全连接层来进行计算。

transformer模型主要分为两大部分,分别是编码器和解码器,编码器负责把自然语言序列映射成为隐藏层(下图中第2步用九宫格比喻的部分),含有自然语言序列的数学表达.然后解码器把隐藏层再映射为自然语言序列,从而使我们可以解决各种问题,如情感分类,命名实体识别,语义关系抽取,摘要生成,机器翻译等等,下面我们简单说一下下图的每一步都做了什么：

1.1transformer的流程

• <1>Inputs是经过padding的输入数据，大小（shape）是[batch_size, max_sequence]（batch_size个max_sequence长度的句子，同时输入）
• <2>初始化 embedding matrix,通过embedding lookup(到字向量表中去查找对应的字向量)将Inputs映射成token embedding，大小是[batch_size, max_sequence, embedding_size]
• <3>通过sin和cos函数创建positional encoding，表示一个token（这里的token就是目标词（字）的意思）的绝对位置信息，并且加入到token embedding中，然后dropout
• <4>multi-head attention(多头注意力机制)
• <4.1>输入token embedding，通过Dense生成Q，K，V，大小是[batch size, max seq length, embedding size]，然后按第2维split成num heads份并按第0维concat，生成新的Q，K，V，大小是[num heads*batch size, max seq length, embedding size/num heads]，完成multi-head的操作。
• <4.2>将K的第1维和第2维进行转置，然后Q和转置后的K的进行点积，结果的大小是[num heads*batch size, max seq length, max seq length]。
• <4.3> 将<4.2>的结果除以hidden size的开方(在transformer中，hidden size=embedding size)，完成scale的操作。
• <4.4> 将<4.3>中padding的点积结果置成一个很小的数(-2^32+1)，完成mask操作，后续softmax对padding的结果就可以忽略不计了。
• <4.5> 将经过mask的结果进行softmax操作。
• <4.6> 将softmax的结果和V进行点积，得到attention的结果，大小是[num heads*batch size, max seq length, hidden size/num heads]。
• <4.7> 将attention的结果按第0维split成num heads份并按第2维concat，生成multi-head attention的结果，大小是[batch size, max seq length, hidden size]。Figure 2上concat之后还有一个linear的操作，但是代码里并没有。
• <5> 将token embedding和multi-head attention的结果相加，并进行Layer Normalization。
• <6> 将<5>的结果经过2层Dense，其中第1层的activation=relu，第2层activation=None。
• <7> 功能和<5>一样。
• 未完待续

1.2transformer-encoder部分

这里主要分析编码器的结构，主要是Bert预训练语言模型只用到了编码器部分。

Transformer Block结构图：
注意，为了方便查看，下边的内容分别对应着图中第1,2,3,4个方框的序号
图表分析：

• 这里输入一个$X$（多个句子）得到一个$X_{hidden}$,$X_{hidden}$就是通过编码器输出得到的隐藏层。先看一下第一步Input Embedding，先从字向量表里边查到对应的字向量，它的维度就变成了[batch_size , Sequence_length , embedding_dimmension],这里的input Embedding就是从这个表中找到每一个字的数学表达。
  字向量表的结构：
  
  这里是一个字的向量查询表（哪里来的？），本文第一幅图中的第二步中初始化embedding matrix，就是通过embedding lookup(到字向量表中去查找对应的字向量)将Inputs映射成token embedding，大小（shape）是[batch_size, max_sequence, embedding_size]

接下来引入position encoding的概念，即给每一个字设定一个位置

2. $positionalencoding$, 即位置嵌入(或位置编码)

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