Transformers in NLP （一）：图说transformer结构

从transformer开始，nlp的模型渐渐开始成为了transformer一族的天下，所以想写一个系列聊一聊在nlp中那些运用transformer的模型。

作为这个系列的第一篇，就从大名鼎鼎的transformer结构开始。

一、编码器（encoder）与解码器（decoder）

最早提出transformer的文章是attention is all you need，研究的nlp的任务是翻译，自然而然就借鉴了seq2seq的翻译结构，有了编码器（encoder)和解码器（decoder）。

正如下面的图所展示的那样，一个完整的transformer结构是由六个解码器和六个解码器组成，其中六个编码器堆叠而成，最后一层的编码器会将输出输入到每个解码器中。

• 解码器的输入有两部分组成：上一层的解码器的输入（如果是第一层解码器的话是之前翻译的token的embedding）& 最后一层编码器的输入
• 编码器的输入就是上一层的编码器的输出（如果是第一层的编码器的话就是embedding）
  

1、编码器的结构

六个编码器的结构都是一样的，主要是由：

• 多头自注意力机制（multi-head self-attention mechanism)（下图左框橘色）
• 全连接前馈层（feed forward）（下图左框蓝色）
• 残差网络
• 以及每层都有的层标准化（下图左框黄色）

后面会一个个来介绍。

2、解码器的结构

六个解码器的结构都是一样的，主要是由：

• 多头自注意力机制（multi-head self-attention mechanism)（下图左框橘色），解码器会有两种多头自注意力机制，一种是有masked，一种是没有masked
• 全连接前馈层（feed forward）（下图左框蓝色）
• 残差网络
• 以及每层都有的层标准化（下图左框黄色）
  

二、注意力机制

从上面的介绍可以直观看到，整个transformer模型中，大量出现了一个结构：多头自注意力机制（multi-head attention），为什么叫他“多头”呢，因为他是由很多相似结构的scaled dot-product attention 拼接起来的，直观的展开如下图。

1、scaled dot-product attention

首先，我们来介绍最基本的组成单元：scaled dot-product attention。这部分的输入会有三个：q (query),k (key),v (value)。

假设我们的任务是将 亚热带（中文） 翻译成 아열대 （韩文），scaled dot-product attention的计算流程如下：

• 第一个框：首先，经过embedding的部分，可以得到“亚热带”三个词对应的embedding，一个seq_length X embedding_dim的矩阵，这里的话就是3X5的矩阵。
• 第二个框：seq_length X embedding_dim的矩阵，分别乘以三个映射(project)矩阵（三个灰色的矩阵W^V_i，W^K_i，W^Q_i），三个矩阵分别对应了三个输入k，v，q（在我们的例子中k，q，v都是同一个东西，即第一个框的输出）。结果是得到映射后的表示矩阵，维度分别是：seq_length X d_v，seq_length X d_k，seq_length X d_k。（图里的d_model就是embedding_dim）
• 第三个框：映射后的k矩阵和q矩阵相乘，得到一个 seq_length X seq_length 的矩阵，通过除以$\sqrt{dk}$和softmax进行归一，这里要注意的是，softmax之前有一个可选的操作mask，也就是之前说的解码器会有的特别的masked多头自注意力层有的机制，目的是将还没预测的序列的信息mask掉。可以看到，这里的矩阵是 seq_length X seq_length ，我们可以将之近似看作是 输入的sequence的所有token之间相关关联系数的矩阵，更准确的说该矩阵的A_ij可以理解为是对i对应的token，第j个对应token的权重。
• 第四个框：将第三个框的结果与第二个框中v的映射相乘，简单理解的话，就是基于token和token之间的权重来重新计算这个token投射后的新表征。之前有说法说bert可以学习到基于上下文的单词表征，应该主要也是因为这个结构。

将整个过程用公式表示的话，如下：

2、multi-head attention

既然已经知道了scaled dot-product attention的结构，那么多头自注意力机制是如何由前者构成的呢？很简单，我们会有h个scaled dot-product attention结构，每个结构中的映射(project)矩阵（三个灰色的矩阵W^V_i，W^K_i，W^Q_i）不共享，这样就可以得到h个最终的表示矩阵，将这些结果拼接起来，得到一个seq_length X h d_v的矩阵，然后乘以矩阵W^o(维度是h d_v X d_model )，这样就可以得到一个多头自注意力输出矩阵，维度大小为：seq_length X d_model。在attention is all you need中，h的设置是8，d_model=512，d_k=d_v=d_model/h=64。这样即可以学习到h个不同的映射矩阵，同时计算消耗也和只有一个单头的d_k=d_v=512的计算复杂度一致。

3、transformer中三种多头自注意力机制的应用

在transformer中会有三种多头自注意力机制的应用：

• 下图标1处：Encoder的自注意力层，这一种的k，q，v就是上一层encoder的输出；如果是第一层encoder的话，k，q，v就是都是embedding
• 下图标2处：Encoder-decoder attention，这个结构是在解码器之中，q是同一层解码器中mask mulit-head attention（也就是下图标3处）的输出，k，v是最后一层编码器的输出；
• 下图标3处：Decoder的自注意力层，基本和解码器的自注意力层是一致的，区别是对需要加上一层Masked，将还没预测的序列的信息遮掩掉，采用的方法就是把部分取值设置为-∞，换而言之就是将没预测token embedding对已经预测token embedding的权重影响设置为负无穷，来阻止信息泄露的发生。

三、对encoder-decoder内部结构的一个梳理

看完了transformer的关键结构多头自注意力的介绍，接下来，我们按照模型实际的层，一层层来看一下transformer这个encoder-decoder结构的情况。

1、embedding层

Embedding的作用和在word2vec的模型中一致，但是比较有意思的是下图圈出来的三个部分：output embedding、input embedding以及pre-softmax linear transformation是共享参数的，也就是对于input & output而言，共享embedding意味着这是一个双语的词表（因为transformer使用的是翻译任务）。

我参考了一下其他博客的意见总结下来，共享参数的作用如下：

• 首先，共享参数可以减少参数数目，让模型更容易收敛
• 再次，对于pre-softmax和input&output而言，共享意味着这三个地方的矩阵都可以得到充分训练
  

2、Positional encoding

• 位置：在input embedding和output embedding之后
  
• 作用：为了保存token之间的相对或者绝对的位置
• 实现方式：在input embedding的向量基础上，再按位相加一个positional encoding，如下图
  
• 公式：论文中给出的计算公式如下：pos表示输入字符的位置，2i和2i+1表示输入字符向量的中的对应的位置。
  PE_(pos,2i)=sin(pos/10000^2i/dmodel)
  PE_(pos,2i+1)=cos(pos/10000^2i/dmodel)
  选择这个公式的原因是为了确保相对关系，PE_pos+k和PE_pos的Positional encoding的差是固定的，这样可以比较好的表示相对关系。有趣的一点是，i从小到大，对应的波长是越来越长的，不知道这样的设定有什么特别的考虑。

3、Masked Multi-Head Attention

Embedding + postion encoding之后就输入到多头自注意力机制。

Decoder部分比较特别的地方是会有一个masked multi-head attention，我自己理解，这部分是在训练的时候模仿实际推断的场景而设计的结构。在实际的推断过程之中，一句话的推断会经过decoder好几轮，比如“亚热带”的翻译，会先有一个表示句首的字符（比如start）作为outputs输入到decoder，得到第一个翻译的对应字符，随后将start+对应字符输入到decoder，得到第二个翻译的对应字符，以此类推，一直到结束翻译。而在训练的过程中，为了模仿这种效果，在masked multi-head attention中，在自注意力的过程中会对要预测的词以及其左边的词做一个mask，以防信息的泄露，也就是说只能与前文的表征进行自注意力。

4、Add&norm

上面结构图中黄色的部分，表示的公式为LayerNorm(x + Sublayer(x))。这里需要关注两个点：

• 残差网络：在多头注意力机制和feed forward机制的输入在经过网络结构得到输出数据之后，会与原有的输入相加。
• Layer Normalization：对同一层的输出做方差和均值的标准化

5、feed forward

也就是上面结构图的蓝色的部分。

• 这部分的公式如下：FFN(x）=max(0,xW₁+b₁)W₂+b₂
• 作用范围：每个position都会做一个这样的转化，每一层转化的参数是一致的，但是在不同的层，参数会不一样。
• 可以理解为，每一层多头注意力输出之后会接一个2048层的全连接层加relu的激活函数，再接一个dmodel的全连接层，这部分被认为是非线性的主要来源。

以上就是我对transformer结构的全部解读。

参考资料

• attention is all you need
• https://www.zhihu.com/question/362131975
• https://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/86533005
• https://zhuanlan.zhihu.com/p/60821628