【预训练语言模型】Attention Is All You Need（Transformer）_position encoder

Attention Is All You Need（Transformer）

  前记： 【预训练语言模型】系列文章是对近几年经典的预训练语言模型论文进行整理概述，帮助大家对预训练模型进行全局的理解。本系列文章将不断更新，敬请关注博主。本文将讲解现如今预训练模型的鼻祖——Transformer，虽然这个模型是被用于机器翻译，但是其强大的Attention并行结构使得其成为预训练模型的必备模块。

  会议：2017NIPS
  开源：https://github.com/tensorflow/tensor2tensor
  注释：博主曾经在18年写过该论文的论文解读（论文解读:Attention Is All You Need），可结合一起阅读。

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一、动机：

• 现如今在许多sequence modeling（序列模型）和transduction problem（转化问题）的SOTA模型架构是以CNN或RNN为主的编码器和解码器。对于循环（recurrent）模型来说，这种固有的顺序性质阻止了训练示例内的并行化，这在较长的序列长度上变得至关重要，因为内存限制限制了示例之间的批处理；
• 现如今注意力机制集成在序列模型和转化模型上，而在为输入输出进行建模时不需要依赖于两者之间的距离问题（避免RNN中的长距离依赖）。然而这些注意力机制都依附于RNN等Recurrent结构；
• 本文提出一种Transformer结构，避免使用Recurrent，完全只使用注意力机制以构建输入输出之间的全局依赖关系。因此可以实现并行化计算，提高计算效率和翻译质量；

二、方法：

三、整体架构——采用Encoder-Decoder架构：

• Encoder：包含6层，每一层有2个子层（sub-layer）。第1个子层是multi-head self-attention，第2个子层是全连接层（Feed Forward Network）。每两个子层之间添加残差机制和layer normalization（层归一化），所有层的隐状态维度设定为512；
• Decoder：包含6层，每一层有3个子层，不同于Encoder，Decoder的每一层在中间插入一层multi-head attention，其输入来自于encoder的输出；每两个子层之间加入残差和层归一化。每层的第一个子层添加mask，以保证在生成当前词时只关注当前词之前的词；

3.1、Attention结构

（1）Scaled Dot-Product Attention：输入包含Query（Q），Key（K）和Value（V），其中Q和K的维度记做 $d_k$ ，V的维度记做 $d_v$。

  点乘注意力（Dot-Product Attention）的思想在于计算权重时，QK是矩阵乘积，而并非是传统的WQ+WK这种加法式注意力（Additive Attention）；

理解：

• Attention是一种对信息的一种关注度的注意力机制，直观来讲，越容易被关注的信息将会分配更大的权重。
• 假设在数据库中，其存储格式为Key（$K$）-Value（$V$）模式，给定一个$Q$，然后在数据库中搜索$Q$要查询的$K$，然后将$V$取出，因此只有完全匹配的$K$才可以获取值，这是一种硬查询
• 在Attention中，更希望是一种软查询，只要发现$Q$与$K$有一定相关性，就将对应的$V$取出一部分，因此$Q$和$K$决定了取多少$V$（即权重）。

  点乘注意力可能导致部分元素非常大，而套入softmax后会处在长尾上，因此乘一个很小的元素 $\frac{1}{\sqrt{d_k}}$ 。

理解：
softmax在进行平滑时，如果某个logits值（喂入softmax之前的值）非常大，而其他值很小，这会导致softmax输出的概率分布近乎为one-hot，即容易导致稀疏向量，归根到底就是因为方差太大，因此需要在喂入softmax之前，适当降低方差，而选择 $\frac{1}{\sqrt{d_k}}$ 元素则可以保证生成的概率分布向量的方差为1。

  通常喂入的$Q$和$K$会分别于一个参数矩阵相乘：

（2）Multi-Head Attention：可以并行地对一个$d$维度的$Q、K、V$进行多次多头注意力机制计算。多头注意力相当于卷积神经网络中使用多个卷积核，但它们的参数是不同的，因此其可以让模型同时学习到不同表征空间的特性

  本文的头数为8，因为上面所说的每一层的隐状态为512维，则对于每一个head，隐状态维度则为64维。8个self-attention的输出进行拼接再次形成512维度向量。这么做在不显式增加计算量的情况下提高了模型的并行度，且多个head使用不同参数能使得模型学习更加多样化。

每个token通常只是注意到有限的若干个token，这说明Attention矩阵通常来说是很“稀疏”的，所以只用一个头的话，当特征维度较大时，计算量就大，这个时候用某种方式对 [公式] 进行分割，然后计算之后在以某种方式整合，虽然这种方式计算量和不分割差不多，但是从某种程度上引入了enhance或noise，类似模型融合，效果表现上也应该更好。
因此，多头注意力本质上是模拟CNN的多个卷积核，是一种模型内部的集成于增强。

（3）模型中的注意力的使用（如总图）

• encoder-decoder部分：K和V是来自于encoder，Q是来自于Decoder。Decoder的每个位置可根据K和V来关注encoder的各个位置
• encoder：Q、K、V均来自于input序列，每个位置的token均与其他位置的token进行注意力计算；
• decoder：与encoder一样使用self-attention，但在自回归阶段，只去和前面已经生成的token进行注意力计算，而将后面的token进行mask（通常使用非常小的负数来替换），如下图所示：

3.2、全连接层（Feed Forward）

  在每层最后，使用一个ReLU的全连接层：

3.3 残差于正则化

Transformer的每一个子层之间均通过残差连接，由于模型比较深，容易导致梯度消失，因此通过残差可以避免该问题；

Transformer选择Layer Normalization来将每一层的输入值进行归一化。对于NLP任务中，同一batch之间的样本（即句子或者句子对之间）关联比较重要，本身我们就是为了通过大量样本对比学习句子中的语义结构，所以做batch Normalization效果不是很好，选择Layer Normalization对样本内部进行损失信息，反而能降低方差。

3.4、position embedding

  考虑到Attention没有位置可言，对于同样数量类型的token，可以组成不同的序列，这显然不合适，因此需要为每个token标注独立唯一的位置。一般可以选择线性位置（每个位置的token使用其下标，再根据下标去索引相应的embedding向量），但由于句子的长短不一、长度无法控制等问题，使得泛化能力有限，因此作者使用了基于正余弦的位置表征方法，如下所示：

作者认为，认为定义一个position encoder与使用神经网络达到的效果差不多，因此偏向于人工定义，因此可以降低参数量。

其中$pos$表示token的位置，取值为 p o s ∈ { 1 , 2 , . . . , m a x l e n } pos\in\{1, 2,...,maxlen\} pos∈{1,2,...,maxlen}，$2i$和$2i+1$则表示对应的维度位置，$d_{model}$则为embedding的维度大小（论文取512）。可知相邻的两个维度使用的是不同的三角函数

position encoder的可视化：

可以观察：

• 所有位置的position embedding对于的所有元素均落于$[-1,1]$之间；
• 对于任意的两个token位置，其对应的position embedding一定是不一样的（任意画两条竖线，其经过的区域深浅代表对应的取值的大小），因此可以表达绝对和相对位置；
• 取第100和101两个维度，蓝色对应100维度，红色对应101维度。可发现在第100维度时对应的第$p=22$和$p=60$位置的取值相同，但是与之对应的101维度则取值不相同（红色曲线的周期是比蓝色稍微大一点点），因此避免了出现了多个位置取同一个值的问题。

注：position embedding详细可参考博客Transformer：Position Embedding解读

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  对于本文如若有疑难，错误或建议可至评论区或窗口私聊，【预训练语言模型】 系列文章将不断更新中，帮助大家梳理现阶段预训练模型及其重点。