Transformer简略了解

Transformer出自论文：《Attention Is All You Need》
该论文的提出，对RNN循环神经网络产生了冲击，席卷了自然语言处理(NLP)领域，后续的GPT4.0版本也是根据其进行训练优化的

一、Transformer主体架构

可以简化分为Encoders和Decoders，之所以是复数，其主要是由于N个所决定的，论文N的取值为6，每个Encoder结构都是一样的；同理每个Decoder也是相同的结构。但Encoder和Decoder结构大相径庭了

简化流程：输入 —> Encoders(6个Encoder) —> Decoders(6个Decoder) —> 输出

Ⅰ、Encoders

Encoders由N个Encoder所组成，其中N在论文中取值为6

Ⅱ、Decoders

Decoders由N个Decoder所组成，其中N在论文中取值为6

二、Encoder

单挑出一个Encoder进行分析，其主要可分为三部分：
①输入部分、②注意力机制、③前馈神经网络

Ⅰ，输入部分

输入部分主要包括：Embedding和Positional Encoding位置编码

RNN中翻译：家驹
RNN结构中，是需要接收前面的数据之后再进行学习，先传入家，驹的学习是依据家为基准进行的，需要考虑到前面的数据
而在Transformer中，多头注意力机制是可以并行处理数据的，家，驹是一并输入的，并不需要考虑之前的汉字之间的前后关系，故需要Positional Encoding位置编码告诉模型哪个字在前哪个字在后

例如：创建一个维度为512的词向量

1.Embedding

以翻译为例：把每个对应的字对应生成不同维度的向量，从而生成一个向量表，方便后续学习，共计512维度

2.Positional Encoding位置编码

论文中给出的位置编码公式：
其中pos表示单词或字的位置；2i代表偶数，2i+1代表奇数
在偶数的位置使用sin，在奇数位置使用cos

将Embedding得到的512维度和Positional Encoding得到的512维度信息进行相加，得到一个最终的512维度信息，作为整个Transformer的输入

问：为什么位置嵌入是有用的？
答：正余弦函数，对于同一个Position，不同的函数可以得到一个绝对的位置信息

但，这种相对位置信息会在注意力机制那里消失

Ⅱ、注意力机制

1.基本的注意力机制

i)注意力机制的本质

带着问题看图片：婴儿在干嘛？

颜色深的地方为人们的主要关注的地方
那么如何将关注的区域和这句话进行相互关联，这就是注意力机制所要解决的问题

论文中给出的注意力机制公式：
其中Q，K，V为三个矩阵，通过softmax进行归一化，得到一个相似度向量，然后再乘以V矩阵，最终得到一个加权的和

首先拿到一张图片，将图片进行上下左右四分割，并生成四个Key

公式中的Q：Query这里传入的是婴儿
K为这里对于生成的Key1、Key2、Key3、Key4
V为Key1-Key4所对应的某种值向量，Value1，Value2，Value3，Value4

点乘：一个向量在另一个向量上投影的长度，是一个标量，可以反应两个向量的相似度。即两个向量点乘结果越大，两个向量越相似

Transformer中原理过程：
婴儿分别与Key1-Key4进行点乘操作，看哪个结果最大，表明越关注哪块区域
例如：婴儿与Key3点乘结果最大，表明更关注右上区域
之后在与V矩阵相乘，得到最终的加权和Attention Value

ii)获取Q、K、V矩阵

以X1为例，X2也类似：
得到Q、K、V之后带入公式即可
实际代码使用的是矩阵，方便并行运算

多头注意力机制主要是因为参数有多套，得到的Q、K、V也有多套
多头相当于把原始数据信息映射到不同的空间

例如将原始信息进行映射到两个空间

将映射到不同空间最终的输出信息进行合并，乘以一个矩阵即得到一个多头注意力机制的输出

2.残差和LayNorm

i)残差

X作为输入，经过两层网络，这两层网络统一归为函数F(X)
输入参数X通过两层网络得到输出F(X)
残差：将输入X原封不动的与得到的输出F(X)进行对位相加，得到最终的输出

梯度消失一般情况下是因为连乘的原因，连乘的过程中出现了较小的数，导致越乘越小，从而产生梯度消失
而在残差网络中，通过反向传播链式法则可以看到，因为1的出现导致无论多小的数，确保梯度不为零，从而有效克服了梯度消失的出现，这也是NLP中使用了残差网络就可以使得网络层数更深的原因

ii)Layer Normalization

Batch Normalization效果差，所以不用
在NLP中，BN使用的很少，一般都是以LN

①Batch Normalization背景

其核心是Feature Scaling，主要是为了让模型收敛的更快
BN重点在于：针对整个Batch中的样本在统一维度特征下进行处理
BN的过程使用的是：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

②Batch Normalization的优缺点

优点：
1，可以解决内部协变量偏移
2，可以缓解梯度饱和问题

缺点：
1，当batch_size较小的时候，BN效果较差
因为BN是整个batch中的样本的均值和方差来模拟全部数据的均值和方差；若batch_size较小的情况下，就很难代表全部数据
2，在RNN中效果较差
因为RNN的输入是动态的；若有10个样本，其中9个样本长度为5个单词，1个样本长度为10个单词；在输入的时候，前5个单词可以使用10个样本进行计算均值和方差；但，第6个单词到第10个单词，均值和方差就尴尬了，因为只有1个样本有第6到第10个单词，若只用这一个样板进行计算，又变成了缺点1，batch_size小，不能够得到整个batch_size下的均值和方差

③为什么使用Layer-norm

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？

因此BN在NLP中是存在问题的！

BN在处理NLP任务中，会将仍和用当成同一个语义信息及性能处理，这边出现了问题

LN则将整个样本进行处理，每个样本都是在同一个语义信息当中的，所以LN是可以理解的

Ⅲ、前馈神经网络

Ⅳ、总结

首先，Inputs输入，得到一个Input Embedding，然后与Positional Encoding位置嵌入进行对位相加，作为整体的输入
得到多头注意力机制，通过残差结构，与多头注意力机制进行相加，得到残差结构的结果，在进行LN得到最终的注意力机制模块的输出结果
然后进行两层Feed Forward全连接，输出结果保持不变，通过残差结构进行相加，然后通过LN得到最终的输出结果

三、Decoder

Decoder和Encoder类似，均由N个完全相同的大模块堆叠构成，论文中N为6

Ⅰ，Masked Multi-Head Attention掩膜多头注意力机制

对输入的单词进行mask掩膜操作

mask的作用

正常情况下的机器翻译

若Decoder中没有mask，和Encoder一模一样的多头注意力机制话；若到生成find的时，所有的单词都会为生成find进行提供相应的语义信息；但模型在预测的时候，find之后的信息是不知道，没有find someone like you这些信息的，模型是看不见未来的单词的，此时就需要mask掉find someone like you这些信息
模型训练find的时候看到了find someone like you未来信息，但是预测的时候是看不到未来信息的，故需要进行mask操作

此时需要mask掉find someone like you

Ⅱ，交互层

这里是Multi-Head Attention，没有mask

Encoder生成的是K、V矩阵
Decoder生成的是Q矩阵
多头注意力机制由K、V、Q三个矩阵

视频学习来源：Transformer从零详细解读(可能是你见过最通俗易懂的讲解)