Transformer中的encoder和decoder在训练和推理过程中究竟是如何工作的

苦苦冲浪，找不到答案

之前学习transformer的时候就不是很理解encoder和decoder在训练和推理过程中是如何工作的，四处查询也没有讲的很详细，很多文章和视频都是encoder讲很多，到了decoder就一带而过了，后来在b站看了大佬讲解的transformer源码，终于明白了encoder和decoder是怎么工作的了，怕自己再忘记，现记录一下。

Transformer结构（随便冲浪均可查到）

Input Embedding和Positional Encoding之类大家都在讲的部分就不多做介绍了，这里着重讲一下transformer在机器翻译的推理和训练时是如何工作的。

Transformer推理过程

以“我爱你”到“I love you”为例，对于transformer来讲，在翻译“我爱你”这句话时，先将其进行embedding和encoding送入encoder（包含n层encoder layers），encoder layer之间完全是串联关系，最终在第n层encoder layer得到k，v。

对于decoder来讲，t0时刻先输入起始符（S），通过n层decoder layer（均计算masked自注意力与交互注意力（由decoder得到的q与encoder输出的k，v计算）），最终在第n层decoder layer得到当前的预测结果projection（可以理解成“I love you”中的“I”）；在t1时刻，将t0时刻得到的输出“I”输入至decoder，重复t0的过程（计算masked自注意力与交互注意力），最终在第n层decoder layer得到输出“love”。最后经过多次计算，得到完整输出结果“I love you E”（E为终止符，由“you”输入decoder得到）

Transformer训练过程

仍以“我爱你”到“I love you”为例，在训练过程中，encoder输入的是待翻译句子“我爱你”，得到k，v；decoder输入的是“S I love you”（S位起始符）；最终计算loss的label是“I love you E”。

这里就有一个很多人都不仔细讲的事情了，那就是decoder中计算自注意力的mask究竟是怎么工作的，都说mask是为了在输入当前字时，模型看不到后面的字（比如输入“I”时，看不到“love you”），但很少讲在训练中究竟是怎么实现的。所谓的mask其实就是一个上斜为1的矩阵，如下图所示

对于mask，0为可以看到的字，1为看不到的字。在此具体问题中，当计算自注意力的字是S时，就看不到后面的“I”，“love”，“you”；计算z自注意力的字时“I”时，就看不到后面的“love”，“you”，以此类推。

那么这个mask究竟是怎么用的呢？这就又涉及到一个transformer的基础知识：由q、k、v计算注意力attention，计算公式很经典了，如下所示

softmax公式

对于decoder中的交互注意力来讲，q，k，v均来自decoder输入的一整段话。我们可以看到，在由q，k相乘结果再与v相乘前，先对qkT进行了softmax计算，那么在进行softmax前，mask就发挥作用了，decoder会根据mask将对应位置的值设置为无穷小，这样在计算softmax时，会使其失去作用（趋近于0），进而在与v相乘时，也就忽略了v中对应的“love”和“you”的部分。

左图为masked muti-head attention的详细结构

以“S I love you”为例，如果我们想对“I”求交互注意力，那么我们应该让此时的注意力机制看不到后面的“love”和“you”，此时对应了上文中mask矩阵的第二行，即让“love”和“you”在qkt中对应的值置为无穷小，这样在做softmax的时候，就可以忽略“love”和“you”的作用，也就是在一定程度上实现了“看不到”后面的“love”和“you”的作用

以上就是decoder在训练过程中，mask所起到的作用，最后decoder得到预测输出，与label的“I love you E”计算loss，使得其输出逼近label，最终得到训练好的模型。