ICML 2020 | 基于连续动态系统学习更加灵活的位置编码

论文标题：

Learning to Encode Position for Transformer with Continuous Dynamical Model

论文作者：

Xuanqing Liu (UCLA), Hsiang-Fu Yu (Amazon), Inderjit Dhillon (UT Austin, Amazon), Cho-Jui Hsieh (UCLA)

论文链接：

https://arxiv.org/pdf/2003.09229.pdf

代码链接：

https://github.com/xuanqing94/FLOATER

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随着Transformer时代的到来，各种花式位置编码方法被提出，但是，它们要么需要手动地设计，要么受到文本长度的限制。

本文提出一种基于连续动态系统（Continuous Dynamic Model）的位置编码，使用常微分方程（ODE）求解器学习，既不受文本长度的限制，又能建模位置上的关系，非常灵活。在NMT和NLU等任务上能实现比较好的结果。

位置编码

以Transformer为代表的使用自注意力(Self-Attention)的模型具有位置置换不变性：打乱句子中的词模型会得到同样的特征。为此，此类模型需要加入“位置编码”，让模型能够识别什么位置有什么词。

当前已经有一些关于位置编码的研究，如Transformer原文提出的三角函数编码、可学习参数编码，和后来的相对位置编码等，但这些编码方式都存在一些问题。

比如三角函数编码，尽管可以处理理论上很长的句子，但是由于它是人为设计的而不是自动从数据中学习，那么就可能在效果上欠佳。

而可学习的参数编码，尽管是模型自己学到的，但它能处理的文本长度是有限的，因为其需要的参数量是，是文本长度。

相对位置编码需要的参数量是，和文本长度无关，但是它在一定程度上牺牲了远距离的位置依赖。

我们希望位置编码有以下特点：

• 可归约性：能够处理任何长度的文本

• 可学习性：不是人为指定的而是从数据中学到的

• 低参数性：引入的参数量是有限制的，而不是无限增长的

基于此，本文提出将位置编码的学习归入一种连续动态系统，这样一来，就可以通过学习这个系统（模型）得到每个位置编码，而不是单独地为每个位置学习一个独有的编码。

同时，它也满足了以上三个条件：（1）定义域为，可以学习任何长度的文本；（2）位置编码是学习得到的；（3）参数量就是该系统的所有参数。

为了学习这个模型，本文使用了神经常微分方程（Neural ODE）求解方法。总的来说，本文贡献如下：

• 提出FLOATER——一种新的位置编码方案，通过连续动态系统和ODE学习；

• FLOATER克服了以往位置编码的若干缺点，可以处理任何长度文本；

• FLOATER可以被运用到任何基于Transformer的模型中；

• 在机器翻译、自然语言理解和问答等任务上，FLOATER实现了较好的效果提升。

Transformer位置编码

在介绍FLOATER之前，我们先简要介绍一下Transformer和位置编码，并引入一些记号。

记为模型的第层，是第层的注意力层，是第层的前馈层，那么，Transformer的编码层就可以表示为：

这里，是输入序列。进行如下的自注意力操作：

以上没有考虑位置编码，如果把位置编码加进来，那么每一层就可以表示为：

这里，上标是第层。的选择有很多。Transformer给出的方案是三角函数，和可学习的参数。

FLOATER：基于连续动态系统的位置编码

首先要明确，所谓的位置编码其实是离散的，也即一个向量序列，然后依次加到输入特征上。

但是从上面的概要中我们发现，这些序列在开始输入的时候彼此之间是独立的，如果想要建模位置编码的相关性又该如何做呢？我们可以想象有这样一个模型，它能接受前一个位置的编码，得到下一个位置的编码，即。

基于此，我们可以考虑一个连续版本的位置编码，再考虑一个函数，这样一来，我们就可以把域中的点映射为想要的高维位置编码了。

现在的问题是，如何构造函数。我们可以使用一个连续动态系统：

并有初值。这里是一个神经网络，参数为。这个式子的意思是，要得到在时刻的值，只需要考虑它前面的一个位置，计算之间的“增量”即可（即积分部分）。

因为函数是连续且定义在正实数域上的，而实际的位置编码是定义在自然数域上的，所以在得到之后，我们可以建立一个的映射，比如，这样一来，第个位置编码就可以是，其中是间隔，可以自主设置（本文设置为0.1）。

现在剩下的问题就是，如何求解函数（注意到是一个输入为点位置和该点值的神经网络）。这等价于解如下常微分方程（ODE）：

这个怎么解呢？我们在下面简要说明，不感兴趣的读者可以略过下面的一节，或者可以参考原文附录A和论文Neural Ordinary Differential Equations。

求解编码函数

假设我们的输入序列长度为，那么我们可以首先求出这个位置编码：

然后按照常规的流程，把这些位置编码加到输入特征上，继续往下走，直到最后产生损失：。那么为了更新，我们就要计算损失对它的梯度，这就可以用ODE的方法解决，如下图所示：

于是，梯度可以计算为：

其中，可以通过下式得出：

权重共享

研究表明，在每一层都加入位置编码会提高最终的效果，于是，第层的位置编码就可以同样表示为：

为了更高效地学习，我们共享所有层的模型参数，只不过是对不同的层有不同的初值。

与普通Transformer的关系

那么，FLOATER引入的位置编码和普通的Transformer的关系是什么呢？回忆一下，普通Transformer计算Query的方式是这样的：

这里是普通的位置编码，比如三角函数编码和可学习的参数编码。那么，FLOATER的计算方式是：

显然，FLOATER等价于在原来Transformer的基础上增加一个偏置项，既然如此，我们直接去学习一个偏置项函数即可：

这时候，如果，则，这就退化到了普通的位置编码了。这说明，普通的位置编码是FLOATER的特例。

下图是FLOATER的示意图。

实验

我们在机器翻译、自然语言理解和问答上实验。实验设置、模型初始化详见原文附录。下表是机器翻译的结果。可以看到，相比三角函数编码和参数编码，FLOATER编码能够实现较大的提升。

下表是NLU任务的结果。从表中可以看到，FLOATER几乎在所有任务上都能超过RoBERTa，尤其是在大模型上有更大的优势。在问答方面，FLOATER也略好于RoBERTa。

接下来看看在不同文本长度上各编码方案的优劣。如下图所见，当文本越长时，FLOATER的相对优势就越明显，这表明，FLOATER学到的编码函数可以有较强的泛化能力。

其次，我们发现FLOATER和RNN是有一定的相似度的，这体现在位置编码的计算方式上，如果我们通过下面的方式（RNN）来计算位置编码又如何呢：

这里的表示第个位置，要么是（scalar），要么是三角函数表示的向量（vector）。在得到整个位置编码序列之后，我们同样地把它们和Transformer的输入相加。

下表是几种计算位置编码方法的结果。可以看到，用RNN去计算位置编码效果也不错，但都没有FLOATER好。

最后我们来看看几种位置编码的可视化，如下图所示。

显然，三角函数编码(a)的结构化程度最好，而参数化编码(b)就显得比较杂乱，RNN编码(d)几乎就没有结构化信息，而FLOATER(c)和三角函数编码比较类似，具有一定结构化信息。

注意到，并不是说结构化程度越高效果就越好，此处只是在阐释不同位置编码具有怎样的模式。

另一个值得注意的地方是，参数化编码(b)的底部几乎是常数，这是因为长文本在数据集中总的来说还是比较少的，所以这些比较远的位置就难以得到更新。

换句话说，参数化编码难以泛化到比较远的地方。而FLOATER(c)则不然，尽管长文本比较少，但是它仍然有很好的泛化能力。

小结

本文提出了一种基于连续动态系统的位置编码方法，可以不受文本长度的限制，可以从数据中学习，并且引入的参数量也不大。

实验表明，这种位置编码方式可以提升基线模型的表现，在机器翻译、自然语言理解和问答等任务上表现良好。

近些年来，ODE/PDE和神经网络结合的工作开始涌现，从物理上解释、提升神经网络是一条有前景的道路。

比如，Understanding and Improving Transformer From a Multi-Particle Dynamic System Point of View 这篇文章从ODE的角度试图解释Transformer，并且实现了很好的结果。我们期待未来有更多结合可解释性的文章。

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