transformer概述_transformer输入的词向量有多少

Transformer在做一个什么事情?
它提出的契机是使用在机器翻译上的。

什么是机器翻译？输入是中文我爱你，经过transformer黑盒的操作，我们得到了英文的翻译结果，I LOVE YOU。

简单来说就是输入，处理，输出。

再细化：

这六个Encoder/Decoder结构上完全相同，参数不同，参数独立训练。

原论文结构：

Encoder结构讲解：

输入部分：

1.Embedding

输入12个字（我爱你…）按字切分，每个字对应512维度字向量。对于字向量我们可以使用word2vector或者随机初始化，当你数据很大时，使用word2vector与随机初始化差别不大。

2.位置嵌入

为什么需要位置编码？先从RNN来讲：

RNN的输入参数U,隐层参数W,输出参数V这是一套参数。对于RNN所有的timesteps它都共享一套参数。也就是说你有100个timesteps（一百个词，一百个字）但是你只有一套参数，更新的时候是更新的一套U、W、V。

RNN展开的这种结构天然的时序关系是很符合的，先处理某些东西，后处理某些东西，但是对于transformer来说，transformer 中Multi-Head Attention，在处理的时候，因为它是有并行化的，一句话所有单词是可以一起处理的。并不是RNN一个一个处理。并行处理增快了速度，但是忽略了单词之间的先后关系。所以transformer相比与RNN就缺少了某些东西告诉模型，某些东西是在前面的，某些东西是在后面的。

对于“爱”这个字，512个维度，对于偶数位置，使用sin，对于奇数位置，使用cos，就是位置编码
得到位置编码之后，我们将位置编码512维度和词向量/字向量维度的512个维度相加，得到一个最终的一个512维度作为我们整个transformer的输入：

为什么位置嵌入会有用？
正余弦这个函数对于同一个位置，同一个position,不同的向量，我们使用不同的sin或cos这个体系的是绝对位置信息。

以“我爱你”为例，pos代表“我”，k代表“爱”，pos+k代表“你”，也就是说“我爱你”中的“你”可以被position中“我”和“爱”线性组合起来。这样的线性组合意味着位置向量中蕴含了相对位置信息。

但是这种相对位置信息会在注意力机制那里消失

注意力机制

1.基本的注意力机制

这是一张在解释注意力机制很经典的图，人类在看一张图片的时候肯定有很关注的部位和不怎么关注的部分，颜色越深表示很受关注，浅的话就不怎么受关注，我们看的时候就可能会先去看这个婴儿脸的部分。进而把人抽象成一句话——“婴儿在干嘛？”。我们在判断“婴儿在干嘛”这句话更关注图片中的哪个区域，和图中哪些区域更相似更关注？


单抽出“婴儿在干嘛”中的“婴儿”，把图片分为左上、左下、右上、右下四个区域。这里的Q代表“婴儿”的某种向量；“Key1、Key2、Key3、Key4”分别代表左上、左下、右上、右下四个区域对应的某种向量；“V1，V2，V3，V4”分别代表左上、左下、右上、右下四个区域对应的某种值向量。首先是婴儿首先和左上、左下、右上、右下分别做点乘得到某个值。

为什么要做点乘？
其实在做相似度计算的时候有三种方式——点乘、MLP、cos相似性。
点乘是一个向量在另一个向量投影的长度，它可以反映两个向量的相似度，也就是说，两个向量越相似，它的点乘就越大。
婴儿和左上、左下、右上、右下四个区域哪个点乘的结果越大，点乘的结果越大，说明距离越靠近，越相似，越关注。

得到婴儿和四个区域的点乘结果后和V矩阵相乘，最后得到的就是Attention Value，就是最后的加权和。

首先输入是“爱”，“爱”和“我”、“不”、“爱”、“你”做F函数（cos,点乘，mlp）得到点乘的结果，做softmax得到a1,a2,a3,a4,做softmax后得到一个相似度，a1,a2,a3,a4相加是为1的。和value值相乘后相加得到最后的结果Attention Value。

2.在Transformer中这怎么操作的

在只有单词向量的情况下，如何获取QKV?在Transformer的情况下怎么操作？

如只有单词向量，如Thinking对应X1,Machines对应X2。X1,X2是加上了Position Encoding。

如有一个四维的单词向量，如何获取Q,K,V。$X_1$乘一个$W^q$矩阵的参数得到$q_1$，$X_1$乘一个$W^k$的参数得到$k_1$，$X_1$乘一个$W^v$的参数得到$v_1$。$X_1,X_2$使用的是同一套矩阵参数。$X_2$得到$q_2,k_2,v_2$。

计算QK相似度，得到attention值

$q_1和k_1$相乘得到112,$q_1$和$k_2$相乘得到96。得到这个值后除以$\sqrt{d_k}$，除以$\sqrt{d_k}$的原因是，qk相乘的值很大,softmax在反向传播的时候值很小，值很小就容易造成梯度的消失。
为什么除以$\sqrt{d_k}$不除以别的值呢？为了把方差控制为1，得到softmax后就可以得到加权和，0.88乘以$v_1$得到$z_1$，0.12乘以$v_2$得到$z_2$

实际代码使用矩阵，方便并行

X矩阵是几个单词一起输入的结果，一行代表一个单词。
我们在上图只使用了一套参数，但实际操作中我们会用多套，如下图我们用了两套：

两套参数分别得到各自的Q、K、V。
为什么这么做呢？原作者发现这样的效果很好，其次，多头相当于把原始信息打到了不同的空间，原来是一个空间，现在是多个空间，保证Transformer可以捕捉到不同子空间的信息，X矩阵流经不同的参数的时候得到不同的Z。

多个头就会有多个输出，需要合在一起输出（把这八个头合在一起输出，就相当于通道维度的连接）

残差和LayNorm

$X_1$和$X_2$代表词向量作为输入，和位置编码对位相加，得到新的$X_1，X_2$，经过注意力层，得到输出结果$Z_1，Z_2$。把经过位置编码的$X_1和X_2$连接起来不动和$Z$对位相加，$X$与$Z$相加后作为残差的结果，经过LayerNorm后作为输出。

残差

$X$作为我们的输入，经过两层网络，这两层网络我们可以归成为一个函数，为$F(x)$，经过两层网络后，它的输出结果就是$F(X)$。没有残差网络的话，直接$F(X)$输出就好了，有了残差网络后，需要将$X$原封不动的拿下来，然后用+号和$F(X)$对位相加，$F(X)+X$就是现在真正的输出。

为什么残差结果会有用？

这一张图片和上一张图片一样，A,就是输入，经过B,C两层网络，D就是输出，+号就是残差网络对位相加的过程。

针对上面的网络做链式求导：

我们对损失函数$L$,对$X_{Aout}$就是$X$的输出做一个求导，$A$的输出其实就是$X$。

$D$的输入就是$F(X)$加上$X$,$F(X)$就是$C(B(X_{Aout}))$,$X$就是$X_{Aout}$。

然后将下式带入上式，得到求导结果。

梯度消失一般情况下是因为连乘产生梯度消失（一个梯度趋于零导致其他都趋于零），但是在残差网络结构中，即使这里的连乘再多，即使变为0，但是前面有一个1，确保梯度不会为零，所以缓解了梯度消失的出现。这也是为什么网络结构如果用到了残差网络可以变得更深的原因。

在RNN中，很少见到多个RNN叠加在一起，复杂一点，一个双向LSTM，再复杂一点就是双层双向LSTM（训练时已经很慢了），所以单纯的用RNN网络先把模型做深非常难，再复杂一点就是谷歌的JNMD（使用了很多技巧去训练这个网络，因为太难学了），这时候残差的作用就出来了，因为它缓解了梯度消失，所以它可以把CV模型往深了做，不会出现模型难训练的效果。

Layer Normalization

为什么在这里使用Layer Normalization,而不是使用传统的BN(Base Normalization)，BN在NLP中效果很差，所以不用，但在CV效果还行，一般在CV中使用BN，在NLP中使用LN。

什么是BN，以及使用场景

无论是在机器学习还是深度学习中，我们做特征处理的时候都叫Feature Scaling，Feature Scaling就是为了消除量纲的影响，让模型收敛的更快。

BN理解的重点在于针对整个batch中的样本在同一维度特征在做处理。

$x^1,x^2,x^3...$代表不同的样本，每一行代表一个特征（如第一行代表体重，第二行代表身高，第三行代表成绩）。在做BN的时候是针对batch中的所有样本的每一个特征做BN（如体重做BN，身高做BN，成绩做BN）,我们针对的是同一个维度。

每个样本的第一行都是体重，所以在做BN的时候，就很容易理解。如果BN用在NLP问题中，就会出现很大的问题。

BN优点：
第一个就是可以解决内部协变量偏移。

• 输入每层的各层分布因为有隐层处理，各层输出之后，作为输入的时候，分布不同，增加了学习难度。BN缓解了这个问题

第二个优点就是缓解了梯度饱和问题（如果使用sigmoid激活函数的话），加快收敛。

BN缺点：
第一个，batch_size较小的时候，效果差

• BN的一个假设是使用整个batch中的样本的均值和方差来模拟全部数据的均值和方差。（假设一个班里有50个人，一个batch有10个人，那么就是用这10个人的均值和方差来模拟这50个人的均值和方差），如果batch_size比较小（比如只有一个人，那么这一个人的均值和方差就不能代表全班的），所以效果不好。

第二个缺点就是BN在RNN中效果比较差。这一点和第一点原因很类似。

• batch_size为10,9个样本长度为5，一个样本长度为20（9个样本的句子长度为5个单词，一个样本句子长度为20个单词），那么我在输入的时候，前5个单词的均值和方差可以用10个样本算出来。但是6到20个单词怎么用均值和方差算出来呢，前9个没有，只有最后一个有，如果只用一个样本去算，就回到了第一个样本里面，batch_size很小的时候，效果很差。这就是BN在RNN效果不好的原因，RNN的输入是动态的，所以它不能有效的得到batch_size中的均值和方差。

为什么使用layer-norm

理解：为什么LayerNorm单独对一个样本的所有单词做缩放可以起到效果。

这里面最后一个句子是20个单词，LN所做的就是针对这20个单词去做缩放，去做它的均值和方差，而BN针对的是对第一个单词（也就是一列）做均值和方差，对第二个单词做均值和方差，这样BN的操作就是在NLP中有问题的。

把BN引申到RNN

如果针对同一位置做均值和方差，比如“我”和“今”做均值和方差，“爱”和“天”去做均值和方差。它默认的是“我”和“天”代表同样的语义信息，“爱”和“天”代表同样的语义信息。BN在对$x^1,x^2,x^3$的那张图做均值方差的时候，第一行做均值方差是体重，第二行做均值方差是身高。对比上图，我们不能这么类比过来，“我”和“今”是不同的语义信息，所以不能这么类比。

而LN针对的是所有单词“我爱中国共产党”去做均值和方差，它的假设是认为“我爱中国共产党”在同样的一个语义信息里面。我们在获取“我爱中国共产党”这个句向量的时候，一个常规的做法是去做加权的词向量，加权词向量一个基本的假设是认为“我爱中国共产党”这句话中所有的词是在一个语义信息中的，所以可以认为它是理解的。

前馈神经网络

是这张图的上半部分，$z_1$通过一个Feed Forward，$z_2$通过一个Feed Forward，这里是两层的全连接。然后再过一个残差和Normalization这就是前馈神经网络。

这就是整个Encoder的过程。

Decoder

Decoder和Encoder一样，由完全相同的n个大模块堆叠而成。
比Encoder多了一个注意力层。
需要对当前单词和之后的单词做mask，抹掉。

为什么需要做mask呢？

我在输入"LOVE"这个单词的时候，输出为"YOU"，如果decoder的输入没有mask，
只是和Encoder一模一样的多头注意力机制，那么就会是下图的操作：

那么"S",“I”,“LOVE”,“YOU”,"NOW"为生成"YOU"这个预测结果都会提供信息，但是生成的模型在预测阶段就会出现问题。

在预测阶段，如果是同样预测“YOU”,是没有ground truth，是没有后面的“YOU”和“NOW”这个信息的，模型看不见未来的单词，如果不mask掉"YOU"和"NOW",这个模型在训练的时候和预测的时候存在gap,也就是说在训练的时候可以看到后两个单词，但是在预测的时候却看不到，这个模型的效果就不好。

训练的时候把“YOU”和“NOW”给到的信息叉掉，我们不用它，不看到它，在预测的时候也看不到它，那么gap就消失了，保持了一致性。这是Masked Multi-Head Attention。

交互层

Encoder和Decoder是如何交互的？


所有Encoder的输出，生成某种值，和每一个Decoder去做交互。

这里有两个Encoder，输出得到的值生成K,V矩阵（Encoder生成的是K,V矩阵），Decoder生成的是Q矩阵，多头注意力机制一定是有Q,K,V三个矩阵，Q来自于本身，K,V来自Encoder。

原文：https://www.bilibili.com/video/BV1Di4y1c7Zm