初探 transformer

大部分QA的问题都可以使用seq2seq来实现。或者说大多数的NLP问题都可以使用seq2seq模型来解决。

但是呢最好的办法还是对具体的问题作出特定的模型训练。

概述

Transformer就是一种seq2seq模型。

我们先看一下seq2seq这个模型的大体框架(其实就是一个编码器和一个解码器)：

编码器

我们先看编码器(并结合transformer)这个部分

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我们将这个encode进行细化，看看里面是什么样子的，下图就是encode的内部：

可以看出encode里面是有若干个Block模块构成的，而这个模块是由transformer来构成的。

**注意：**上述Block的self-attention的实现在原始的模型不是那么简单的，而是更加复杂，实现的结果如下图所示：

那么transformer的encode部分又可以重新定义如下(对add和norm部分作出了解释，就是上图中提到的)：

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进步一了解这个模型上的一些小改动

解码器

解码器主要是有两种形式，一种是Autoregressive。

Autoregressive

先放一个动画：

https://vdn3.vzuu.com/SD/cf255d34-ec82-11ea-acfd-5ab503a75443.mp4?disable_local_cache=1&auth_key=1636876035-0-0-1b8200d56431047742a6772de99b7384&f=mp4&bu=pico&expiration=1636876035&v=tx

参考： https://www.zhihu.com/question/337886108/answer/893002189

简单介绍

这里我们直接从encode的输出来看结果是什么样子的或者说如何输出结果的，这里以翻译为例：

Begin是用于判断输入的开始的，这样可以便于定位。

接下来我们来看输出的结果是什么：

根据不同的语言，输出的结果就是一个字点集向量(如果是中文，我们可以输出2000个常用词；如果是英文，那么输出的结果既可以是26个英文字母，也可以是常见的词汇；因此要因情况而定)。

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那么接下来就来看看下一步的输出是怎么得到的——是将前面的输出作为下一步的输入(也就是当前的输入是前一步的输出)：

说到这里，这种处理方法存在一个问题：如果前一步的翻译结果是错误的，那么不就是后面的每一步都是错误的吗，也就是一步错步步错？那么这种情况该怎么解决呢？

这个问题我们先忽略掉，后面再讲这个问题

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内部结构

那么我们接下来看这个Decoder的里面是什么样子的：

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与Encode的对比

根据上图可以看出，Decoder和Encoder不同的地方在于多了一个阴影遮挡的地方，并且还在第一个多头注意力的地方添加了一个Masked 。那么这个是什么呢？

Masked

下面这张图是我们前面讨论的Self-attention机制的处理：

下面是所谓的Masked Self-attention的处理方法：

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从图中可以看出，与Self- attention不同的地方在于，Masked Self-attention是只考虑前面的数据，而不是像Self-attention一样将全部的输入一起考虑来输出的。

讲得更具体一点，接下来进步一看看如何计算的：

这是原来的，我们需要将下面的框起来的地方给去掉：

现在就变成了下面的这个样子：

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那么问题来了，为什么这样做？为什么要做一个Masked？

可以从Decode的实现过程来考虑分析这个问题。

因为在Decode的输出过程中，是靠着一个个的前面的输出作为下一步的输入来考虑的，这也就是说，当前的输出仅需要考虑前面的输出既可，也就不用再考虑全部的输入了。

如何停止

现在我们思考这样的问题——输出如何停止呢？

因为Self-attention是靠前面的输出来作为输入的，也就是说，如果输出不停止，输入也就不会停止，那么最后就会一直输出：

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解决的方法就是在输出的字典里面添加一个结束字段——"Stop Token"

通过这个Token，可以很好地解决输出的问题了，这样就可以以一定的概率来判断是否是可以停止输出了。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-efOOqnv0-1686470176941)(null)]

Non-Autoregressive

先直接上图，看Autoregressive和Non-Autoregressive两个的区别：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-gx2m5eqV-1686470176954)(null)]

从图上可以看出，Autoregressive是一个接着一个的输出，但是Non-Autoregressive的输出是根据全部的输入一起输出而得到最好的结果。

那么NAT如何确定输出的长度的呢？有下面两种方法：

• 将Decoder的输入内容输入一个predictor，通过这个predictor来判断最后的输出长度；
• 将所有的输入送入到Decoder中，然后根据输出结果里面有没有“Stop token”，如果有一个的话，就将后面的输出全部舍弃。

那么NAT的优点是什么呢？

• 可以并行计算；
• 可以控制输出的长度；

另外，NAT现在是一个研究的热门方向，这里就不做详细的阐述了。

编码器和解码器的连接

至此可以考虑如何连接了，先从宏观的角度上来看一下解码器和编码器的连接情况：

从上图中可以看出，encoder的输出是在第二阶段作为了decoder的收入。

接下来具体来看是Cross attention是如何工作的：

下图是一开始的处理，先收入一个Begin Token用于输出第一个单词

接下来是第二个输出：

这里插一句，Cross Attention其实早在Self- attention之前就已经存在了，并且还已经实际应用在预测当中。

扩展问题

前面在提到Decoder的输出是按照前面的输出作为输入的，因此这里会出现问题就是——一步错，步步错： image-20211111235516449

处理方法就是上图中使用的方法——不仅仅给模型正确的输入，还要给错误的输入，这样可以让模型学得更好。

下面就是这个方法(Scheduled Samping)的论文依据：

补充资料

• 这里不得不提一下最经典，也是我目前看到最好的一篇博客，题目叫做《The Illustrated Transformer》。这样说可能大家不清楚，但是如果我放置下面这几张图，可能大家就知道很多地方都有他的身影：

​ 我个人认为这篇博客看懂了，几乎就看懂了transformer了；这里我也有一个[PPT的中文](https://pan.baidu.com/s/1LovEFd4Fswwk0jr8wIKkvA?pwd=ajh9 提取码:ajh9)内容很好地阐述了该博客的技术。

• 还有HuggingFace的介绍——Transformers 是如何工作的里面的内容也不错，并且很简洁，内容是中文的。