【NLP】關(guān)于Transformer的常見問(wèn)題及解答

作者 | Adherer 

編輯 | NewBeeNLP

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寫在前面

前些時(shí)間，趕完論文，開始對(duì) Transformer、GPT、Bert 系列論文來(lái)進(jìn)行仔仔細(xì)細(xì)的研讀，然后順手把相關(guān)問(wèn)題整理了一下，但是發(fā)現(xiàn)鮮有回答仔細(xì)的~所以自己就在網(wǎng)上針對(duì)每個(gè)問(wèn)題收集了一些資料，并做了整理，有些問(wèn)題還寫了一些自己的看法，可能會(huì)有紕漏，甚至還有錯(cuò)誤，還請(qǐng)大家賜教 ??

模型總覽：

1.Transformer 的結(jié)構(gòu)是什么樣的？

Transformer 本身還是一個(gè)典型的 encoder-decoder 模型，如果從模型層面來(lái)看，Transformer 實(shí)際上就像一個(gè) seq2seq with attention 的模型，下面大概說(shuō)明一下 Transformer 的結(jié)構(gòu)以及各個(gè)模塊的組成。

1.1 Encoder 端 & Decoder 端總覽

• Encoder 端由 N(原論文中「N=6」)個(gè)相同的大模塊堆疊而成，其中每個(gè)大模塊又由「兩個(gè)子模塊」構(gòu)成，這兩個(gè)子模塊分別為多頭 self-attention 模塊，以及一個(gè)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊；
• 「需要注意的是，Encoder 端每個(gè)大模塊接收的輸入是不一樣的，第一個(gè)大模塊(最底下的那個(gè))接收的輸入是輸入序列的 embedding(embedding 可以通過(guò) word2vec 預(yù)訓(xùn)練得來(lái))，其余大模塊接收的是其前一個(gè)大模塊的輸出，最后一個(gè)模塊的輸出作為整個(gè) Encoder 端的輸出?！?/span>

• Decoder 端同樣由 N(原論文中「N=6」)個(gè)相同的大模塊堆疊而成，其中每個(gè)大模塊則由「三個(gè)子模塊」構(gòu)成，這三個(gè)子模塊分別為多頭 self-attention 模塊，「多頭 Encoder-Decoder attention 交互模塊」，以及一個(gè)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊；
• 同樣需要注意的是，Decoder端每個(gè)大模塊接收的輸入也是不一樣的，其中第一個(gè)大模塊(最底下的那個(gè))訓(xùn)練時(shí)和測(cè)試時(shí)的接收的輸入是不一樣的，并且每次訓(xùn)練時(shí)接收的輸入也可能是不一樣的(也就是模型總覽圖示中的"shifted right"，后續(xù)會(huì)解釋)，其余大模塊接收的是同樣是其前一個(gè)大模塊的輸出，最后一個(gè)模塊的輸出作為整個(gè)Decoder端的輸出
• 對(duì)于第一個(gè)大模塊，簡(jiǎn)而言之，其訓(xùn)練及測(cè)試時(shí)接收的輸入為：
  
• 訓(xùn)練的時(shí)候每次的輸入為上次的輸入加上輸入序列向后移一位的 ground truth(例如每向后移一位就是一個(gè)新的單詞，那么則加上其對(duì)應(yīng)的 embedding)，特別地，當(dāng) decoder 的 time step 為 1 時(shí)(也就是第一次接收輸入)，其輸入為一個(gè)特殊的 token，可能是目標(biāo)序列開始的 token(如)，也可能是源序列結(jié)尾的 token(如)，也可能是其它視任務(wù)而定的輸入等等，不同源碼中可能有微小的差異，其目標(biāo)則是預(yù)測(cè)下一個(gè)位置的單詞(token)是什么，對(duì)應(yīng)到 time step 為 1 時(shí)，則是預(yù)測(cè)目標(biāo)序列的第一個(gè)單詞(token)是什么，以此類推；
• 這里需要注意的是，在實(shí)際實(shí)現(xiàn)中可能不會(huì)這樣每次動(dòng)態(tài)的輸入，而是一次性把目標(biāo)序列的embedding通通輸入第一個(gè)大模塊中，然后在多頭attention模塊對(duì)序列進(jìn)行mask即可
• 而在測(cè)試的時(shí)候，是先生成第一個(gè)位置的輸出，然后有了這個(gè)之后，第二次預(yù)測(cè)時(shí)，再將其加入輸入序列，以此類推直至預(yù)測(cè)結(jié)束。

1.2 Encoder 端各個(gè)子模塊

「1.2.1 多頭 self-attention 模塊」

在介紹 self-attention 模塊之前，先介紹 self-attention 模塊，圖示如下：

上述 attention 可以被描述為「將 query 和 key-value 鍵值對(duì)的一組集合映射到輸出」，其中 query，keys，values 和輸出都是向量，其中 query 和 keys 的維度均為，values 的維度為(論文中)，輸出被計(jì)算為 values 的加權(quán)和，其中分配給每個(gè) value 的權(quán)重由 query 與對(duì)應(yīng) key 的相似性函數(shù)計(jì)算得來(lái)。這種 attention 的形式被稱為“Scaled Dot-Product Attention”，對(duì)應(yīng)到公式的形式為：

而多頭 self-attention 模塊，則是將通過(guò)參數(shù)矩陣映射后(給分別接一個(gè)全連接層)，然后再做 self-attention，將這個(gè)過(guò)程重復(fù)(原論文中)次，最后再將所有的結(jié)果拼接起來(lái)，再送入一個(gè)全連接層即可，圖示如下：

對(duì)應(yīng)到公式的形式為：

其中

「1.2.2 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊」

前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊(即圖示中的 Feed Forward)由兩個(gè)線性變換組成，中間有一個(gè) ReLU 激活函數(shù)，對(duì)應(yīng)到公式的形式為：

論文中前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊輸入和輸出的維度均為，其內(nèi)層的維度.

1.3 Decoder 端各個(gè)子模塊

「1.3.1 多頭 self-attention 模塊」

Decoder 端多頭 self-attention 模塊與 Encoder 端的一致，但是「需要注意的是 Decoder 端的多頭 self-attention 需要做 mask，因?yàn)樗陬A(yù)測(cè)時(shí)，是“看不到未來(lái)的序列的”，所以要將當(dāng)前預(yù)測(cè)的單詞(token)及其之后的單詞(token)全部 mask 掉?！?/span>

「1.3.2 多頭 Encoder-Decoder attention 交互模塊」

多頭 Encoder-Decoder attention 交互模塊的形式與多頭 self-attention 模塊一致，唯一不同的是其矩陣的來(lái)源，其矩陣來(lái)源于下面子模塊的輸出(對(duì)應(yīng)到圖中即為 masked 多頭 self-attention 模塊經(jīng)過(guò) Add & Norm 后的輸出)，而矩陣則來(lái)源于整個(gè) Encoder 端的輸出，仔細(xì)想想其實(shí)可以發(fā)現(xiàn)，這里的交互模塊就跟 seq2seq with attention 中的機(jī)制一樣，目的就在于讓 Decoder 端的單詞(token)給予 Encoder 端對(duì)應(yīng)的單詞(token)“更多的關(guān)注(attention weight)”

「1.3.3 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊」

該部分與 Encoder 端的一致

1.4 其他模塊

「1.4.1 Add & Norm 模塊」

Add & Norm 模塊接在 Encoder 端和 Decoder 端每個(gè)子模塊的后面，其中 Add 表示殘差連接，Norm 表示 LayerNorm，殘差連接來(lái)源于論文Deep Residual Learning for Image Recognition^[1]，LayerNorm 來(lái)源于論文Layer Normalization^[2]，因此 Encoder 端和 Decoder 端每個(gè)子模塊實(shí)際的輸出為：LayerNorm ，其中Sublayer 為子模塊的輸出。

「1.4.2  Positional Encoding」

Positional Encoding 添加到 Encoder 端和 Decoder 端最底部的輸入 embedding。Positional Encoding 具有與 embedding 相同的維度

具體做法是使用不同頻率的正弦和余弦函數(shù)，公式如下：

其中為位置，為維度，之所以選擇這個(gè)函數(shù)，是因?yàn)槿我馕恢?span role="presentation" data-formula="P E_{p o s+k}" style="">可以表示為的線性函數(shù)，這個(gè)主要是三角函數(shù)的特性：

需要注意的是，Transformer 中的 Positional Encoding 不是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)得來(lái)的，而是直接通過(guò)上述公式計(jì)算而來(lái)的，論文中也實(shí)驗(yàn)了利用網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí) Positional Encoding，發(fā)現(xiàn)結(jié)果與上述基本一致，但是論文中選擇了正弦和余弦函數(shù)版本，「因?yàn)槿枪讲皇苄蛄虚L(zhǎng)度的限制，也就是可以對(duì) 比所遇到序列的更長(zhǎng)的序列 進(jìn)行表示?！?/span>

2.Transformer Decoder 端的輸入具體是什么？

見上述 Encoder 端 & Decoder 端總覽中，對(duì) Decoder 端的輸入有詳細(xì)的分析

3.Transformer 中一直強(qiáng)調(diào)的 self-attention 是什么？self-attention 的計(jì)算過(guò)程？為什么它能發(fā)揮如此大的作用？self-attention 為什么要使用 Q、K、V，僅僅使用 Q、V/K、V 或者 V 為什么不行？

3.1 self-attention是什么？

「self-attention」，也叫 「intra-attention」，是一種通過(guò)自身和自身相關(guān)聯(lián)的 attention 機(jī)制，從而得到一個(gè)更好的 representation 來(lái)表達(dá)自身，self-attention 可以看成一般 attention 的一種特殊情況。在 self-attention 中，，序列中的每個(gè)單詞(token)和該序列中其余單詞(token)進(jìn)行 attention 計(jì)算。self-attention 的特點(diǎn)在于「無(wú)視詞(token)之間的距離直接計(jì)算依賴關(guān)系，從而能夠?qū)W習(xí)到序列的內(nèi)部結(jié)構(gòu)」，實(shí)現(xiàn)起來(lái)也比較簡(jiǎn)單，值得注意的是，在后續(xù)一些論文中，self-attention 可以當(dāng)成一個(gè)層和 RNN，CNN 等配合使用，并且成功應(yīng)用到其他 NLP 任務(wù)。

3.2 關(guān)于 self-attention 的計(jì)算過(guò)程？

問(wèn)題 1 中有詳細(xì)的解答

3.3 關(guān)于 self-attention 為什么它能發(fā)揮如此大的作用

在上述 self-attention 的介紹中實(shí)際上也有所提及，self-attention 是一種自身和自身相關(guān)聯(lián)的 attention 機(jī)制，這樣能夠得到一個(gè)更好的 representation 來(lái)表達(dá)自身，在多數(shù)情況下，自然會(huì)對(duì)下游任務(wù)有一定的促進(jìn)作用，但是 Transformer 效果顯著及其強(qiáng)大的特征抽取能力是否完全歸功于其 self-attention 模塊，還是存在一定爭(zhēng)議的，參見論文：How Much Attention Do You Need?A Granular Analysis of Neural Machine Translation Architectures^[3]，如下例子可以大概探知 self-attention 的效果：

從兩張圖（圖 1、圖 2）可以看出，self-attention 可以捕獲同一個(gè)句子中單詞之間的一些句法特征（比如圖 1 展示的有一定距離的短語(yǔ)結(jié)構(gòu)）或者語(yǔ)義特征（比如圖 1 展示的 its 的指代對(duì)象 Law）。

很明顯，引入 Self Attention 后會(huì)更容易捕獲句子中長(zhǎng)距離的相互依賴的特征，因?yàn)槿绻?RNN 或者 LSTM，需要依次序序列計(jì)算，對(duì)于遠(yuǎn)距離的相互依賴的特征，要經(jīng)過(guò)若干時(shí)間步步驟的信息累積才能將兩者聯(lián)系起來(lái)，而距離越遠(yuǎn)，有效捕獲的可能性越小。

但是 Self Attention 在計(jì)算過(guò)程中會(huì)直接將句子中任意兩個(gè)單詞的聯(lián)系通過(guò)一個(gè)計(jì)算步驟直接聯(lián)系起來(lái)，所以遠(yuǎn)距離依賴特征之間的距離被極大縮短，有利于有效地利用這些特征。除此外，Self Attention 對(duì)于增加計(jì)算的并行性也有直接幫助作用。這是為何 Self Attention 逐漸被廣泛使用的主要原因。

3.4  關(guān)于 self-attention 為什么要使用 Q、K、V，僅僅使用 Q、V/K、V 或者 V 為什么不行？

這個(gè)問(wèn)題我覺(jué)得并不重要，self-attention 使用 Q、K、V，這樣三個(gè)參數(shù)獨(dú)立，模型的表達(dá)能力和靈活性顯然會(huì)比只用 Q、V 或者只用 V 要好些，當(dāng)然主流 attention 的做法還有很多種，比如說(shuō) seq2seq with attention 也就只有 hidden state 來(lái)做相似性的計(jì)算，處理不同的任務(wù)，attention 的做法有細(xì)微的不同，但是主體思想還是一致的，不知道有沒(méi)有論文對(duì)這個(gè)問(wèn)題有過(guò)細(xì)究，有空去查查~

「其實(shí)還有個(gè)小細(xì)節(jié)，因?yàn)?self-attention 的范圍是包括自身的(masked self-attention 也是一樣)，因此至少是要采用 Q、V 或者 K、V 的形式，而這樣“詢問(wèn)式”的 attention 方式，個(gè)人感覺(jué) Q、K、V 顯然合理一些?！?/span>

4.Transformer 為什么需要進(jìn)行 Multi-head Attention？這樣做有什么好處？Multi-head Attention 的計(jì)算過(guò)程？各方論文的觀點(diǎn)是什么？

4.1 Why Multi-head Attention

原論文中說(shuō)到進(jìn)行 Multi-head Attention 的原因是將模型分為多個(gè)頭，形成多個(gè)子空間，可以讓模型去關(guān)注不同方面的信息，最后再將各個(gè)方面的信息綜合起來(lái)。其實(shí)直觀上也可以想到，如果自己設(shè)計(jì)這樣的一個(gè)模型，必然也不會(huì)只做一次 attention，多次 attention 綜合的結(jié)果至少能夠起到增強(qiáng)模型的作用，也可以類比 CNN 中同時(shí)使用「多個(gè)卷積核」的作用，直觀上講，多頭的注意力「有助于網(wǎng)絡(luò)捕捉到更豐富的特征/信息」。

4.2 關(guān)于 Multi-head Attention 的計(jì)算過(guò)程

在 1 中也有詳細(xì)的介紹，但是需要注意的是，論文中并沒(méi)有對(duì) Multi-head Attention 有很強(qiáng)的理論說(shuō)明，因此后續(xù)有不少論文對(duì) Multi-head Attention 機(jī)制都有一定的討論，一些相關(guān)工作的論文如下(還沒(méi)看，先攢著)

4.3 Multi-head Attention 機(jī)制相關(guān)的論文：

A Structured Self-attentive Sentence Embedding^[4]

Analyzing Multi-Head Self-Attention: Specialized Heads Do the Heavy Lifting, the Rest Can Be Pruned^[5]

Are Sixteen Heads Really Better than One?^[6]

What Does BERT Look At? An Analysis of BERT's Attention^[7]

A Multiscale Visualization of Attention in the Transformer Model^[8]

Improving Deep Transformer with Depth-Scaled Initialization and Merged Attention^[9]

5.Transformer 相比于 RNN/LSTM，有什么優(yōu)勢(shì)？為什么？

5.1 RNN 系列的模型，并行計(jì)算能力很差

RNN 系列的模型時(shí)刻隱層狀態(tài)的計(jì)算，依賴兩個(gè)輸入，一個(gè)是時(shí)刻的句子輸入單詞，另一個(gè)是時(shí)刻的隱層狀態(tài)的輸出，這是最能體現(xiàn) RNN 本質(zhì)特征的一點(diǎn)，RNN 的歷史信息是通過(guò)這個(gè)信息傳輸渠道往后傳輸?shù)?。?RNN 并行計(jì)算的問(wèn)題就出在這里，因?yàn)?span role="presentation" data-formula="t" style="">時(shí)刻的計(jì)算依賴時(shí)刻的隱層計(jì)算結(jié)果，而時(shí)刻的計(jì)算依賴時(shí)刻的隱層計(jì)算結(jié)果，如此下去就形成了所謂的序列依賴關(guān)系。

5.2 Transformer 的特征抽取能力比 RNN 系列的模型要好

上述結(jié)論是通過(guò)一些主流的實(shí)驗(yàn)來(lái)說(shuō)明的，并不是嚴(yán)格的理論證明，具體實(shí)驗(yàn)對(duì)比可以參見：

放棄幻想，全面擁抱 Transformer：自然語(yǔ)言處理三大特征抽取器（CNN/RNN/TF）比較^[10]

但是值得注意的是，并不是說(shuō) Transformer 就能夠完全替代 RNN 系列的模型了，任何模型都有其適用范圍，同樣的，RNN 系列模型在很多任務(wù)上還是首選，熟悉各種模型的內(nèi)部原理，知其然且知其所以然，才能遇到新任務(wù)時(shí)，快速分析這時(shí)候該用什么樣的模型，該怎么做好。

6.Transformer 是如何訓(xùn)練的？測(cè)試階段如何進(jìn)行測(cè)試呢？

6.1 訓(xùn)練

Transformer 訓(xùn)練過(guò)程與 seq2seq 類似，首先 Encoder 端得到輸入的 encoding 表示，并將其輸入到 Decoder 端做交互式 attention，之后在 Decoder 端接收其相應(yīng)的輸入(見 1 中有詳細(xì)分析)，經(jīng)過(guò)多頭 self-attention 模塊之后，結(jié)合 Encoder 端的輸出，再經(jīng)過(guò) FFN，得到 Decoder 端的輸出之后，最后經(jīng)過(guò)一個(gè)線性全連接層，就可以通過(guò) softmax 來(lái)預(yù)測(cè)下一個(gè)單詞(token)，然后根據(jù) softmax 多分類的損失函數(shù)，將 loss 反向傳播即可，所以從整體上來(lái)說(shuō)，Transformer 訓(xùn)練過(guò)程就相當(dāng)于一個(gè)有監(jiān)督的多分類問(wèn)題。

• 需要注意的是，「Encoder 端可以并行計(jì)算，一次性將輸入序列全部 encoding 出來(lái)，但 Decoder 端不是一次性把所有單詞(token)預(yù)測(cè)出來(lái)的，而是像 seq2seq 一樣一個(gè)接著一個(gè)預(yù)測(cè)出來(lái)的?！?/span>

6.2 測(cè)試

而對(duì)于測(cè)試階段，其與訓(xùn)練階段唯一不同的是 Decoder 端最底層的輸入，詳細(xì)分析見問(wèn)題 1。

7.Transformer 中的 Add & Norm 模塊，具體是怎么做的？

見 1 其他模塊的敘述，對(duì) Add & Norm 模塊有詳細(xì)的分析

8.為什么說(shuō) Transformer 可以代替 seq2seq？

這里用代替這個(gè)詞略顯不妥當(dāng)，seq2seq 雖已老，但始終還是有其用武之地，seq2seq 最大的問(wèn)題在于「將 Encoder 端的所有信息壓縮到一個(gè)固定長(zhǎng)度的向量中」，并將其作為 Decoder 端首個(gè)隱藏狀態(tài)的輸入，來(lái)預(yù)測(cè) Decoder 端第一個(gè)單詞(token)的隱藏狀態(tài)。在輸入序列比較長(zhǎng)的時(shí)候，這樣做顯然會(huì)損失 Encoder 端的很多信息，而且這樣一股腦的把該固定向量送入 Decoder 端，Decoder 端不能夠關(guān)注到其想要關(guān)注的信息。

上述兩點(diǎn)都是 seq2seq 模型的缺點(diǎn)，后續(xù)論文對(duì)這兩點(diǎn)有所改進(jìn)，如著名的Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate^[11]，雖然確確實(shí)實(shí)對(duì) seq2seq 模型有了實(shí)質(zhì)性的改進(jìn)，但是由于主體模型仍然為 RNN(LSTM)系列的模型，因此模型的并行能力還是受限，而 transformer 不但對(duì) seq2seq 模型這兩點(diǎn)缺點(diǎn)有了實(shí)質(zhì)性的改進(jìn)(多頭交互式 attention 模塊)，而且還引入了 self-attention 模塊，讓源序列和目標(biāo)序列首先“自關(guān)聯(lián)”起來(lái)，這樣的話，源序列和目標(biāo)序列自身的 embedding 表示所蘊(yùn)含的信息更加豐富，而且后續(xù)的 FFN 層也增強(qiáng)了模型的表達(dá)能力(ACL 2018 會(huì)議上有論文對(duì) Self-Attention 和 FFN 等模塊都有實(shí)驗(yàn)分析，見論文：How Much Attention Do You Need?A Granular Analysis of Neural Machine Translation Architectures^[12])，并且 Transformer 并行計(jì)算的能力是遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò) seq2seq 系列的模型，因此我認(rèn)為這是 transformer 優(yōu)于 seq2seq 模型的地方。

9.Transformer 中句子的 encoder 表示是什么？如何加入詞序信息的？

Transformer Encoder 端得到的是整個(gè)輸入序列的 encoding 表示，其中最重要的是經(jīng)過(guò)了 self-attention 模塊，讓輸入序列的表達(dá)更加豐富，而加入詞序信息是使用不同頻率的正弦和余弦函數(shù)，具體見 1 中敘述。

10.Transformer 如何并行化的？

Transformer 的并行化我認(rèn)為主要體現(xiàn)在 self-attention 模塊，在 Encoder 端 Transformer 可以并行處理整個(gè)序列，并得到整個(gè)輸入序列經(jīng)過(guò) Encoder 端的輸出，在 self-attention 模塊，對(duì)于某個(gè)序列，self-attention 模塊可以直接計(jì)算的點(diǎn)乘結(jié)果，而 RNN 系列的模型就必須按照順序從計(jì)算到。

11.self-attention 公式中的歸一化有什么作用？

首先說(shuō)明做歸一化的原因，隨著的增大，點(diǎn)積后的結(jié)果也隨之增大，這樣會(huì)將 softmax 函數(shù)推入梯度非常小的區(qū)域，使得收斂困難(可能出現(xiàn)梯度消失的情況)

為了說(shuō)明點(diǎn)積變大的原因，假設(shè)和的分量是具有均值 0 和方差 1 的獨(dú)立隨機(jī)變量，那么它們的點(diǎn)積均值為 0，方差為，因此為了抵消這種影響，我們將點(diǎn)積縮放，對(duì)于更詳細(xì)的分析，參見(有空再來(lái)總結(jié)，哈哈~)：transformer 中的 attention 為什么 scaled?^[13]

寫在后面

17 年提出的 Transformer 模型，在當(dāng)時(shí)確實(shí)引起了很大的轟動(dòng)，但是到現(xiàn)在事后看來(lái)，Transformer 模型也確實(shí)能力很強(qiáng)，但是我覺(jué)得并不像論文題目說(shuō)的那樣《attention is all you need》，反而我覺(jué)得論文最大的貢獻(xiàn)在于它第一次做到了在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中把網(wǎng)絡(luò)的深度堆疊上去還能取得很好的效果，而機(jī)器翻譯恰好也是一個(gè)目前數(shù)據(jù)量非常豐富且問(wèn)題本身難度不大的一個(gè)任務(wù)了，這樣充分發(fā)揮了 Transformer 的優(yōu)勢(shì)。另外，self-attention 其實(shí)并不是 Transformer 的全部，實(shí)際上從深度 CNN 網(wǎng)絡(luò)中借鑒而來(lái)的 FFN 可能更加重要。所以，理智看待 Transformer，面對(duì)不同的任務(wù)，選擇最合適自己任務(wù)的模型就好了~^{[14][15][16][17][18][19][20][21][22][23][24]}

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