深入理解深度学习——Transformer：基础知识

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作为当下最先进的深度学习架构之一，Transformer被广泛应用于自然语言处理领域。它不单替代了以前流行的循环神经网络(recurrent neural network, RNN)和长短期记忆(long short-term memory, LSTM)网络，并且以它为基础衍生出了诸如BERT、GPT-3、T5等知名架构。

循环神经网络和长短期记忆网络已经广泛应用于时序任务，比如文本预测、机器翻译、文章生成等。然而，它们面临的一大问题就是如何记录长期依赖。为了解决这个问题，一个名为Transformer的新架构应运而生。从那以后，Transformer被应用到多个自然语言处理方向，到目前为止还未有新的架构能够将其替代。可以说，它的出现是自然语言处理领域的突破，并为新的革命性架构（BERT、GPT-3、T5等）打下了理论基础。

Transformer完全依赖于注意力机制，并摒弃了循环。它使用的是一种特殊的注意力机制，称为自注意力(self-attention)。在《深入理解深度学习——注意力机制（Attention Mechanism）：自注意力（Self-attention）》文章中，我们比较了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和自注意力（self-attention）。值得注意的是，自注意力同时具有并行计算和最短的最大路径长度这两个优势。因此，使用自注意力来设计深度架构是很有吸引力的。对比之前仍然依赖循环神经网络实现输入表示的自注意力模型，Transformer模型完全基于注意力机制，没有任何卷积层或循环神经网络层。尽管Transformer最初是应用于在文本数据上的序列到序列学习，但现在已经推广到各种现代的深度学习中，例如语言、视觉、语音和强化学习领域。

Transformer作为“编码器—解码器”架构的一个实例，其整体架构图在下图中展示。正如所见到的，Transformer是由编码器和解码器组成的。与《深入理解深度学习——注意力机制（Attention Mechanism）：Bahdanau注意力》中基于Bahdanau注意力实现的序列到序列的学习相比，Transformer的编码器和解码器是基于自注意力的模块叠加而成的，源（输入）序列和目标（输出）序列的嵌入（Embedding）表示将加上位置编码（Positional Encoding），再分别输入到编码器和解码器中。

上图概述了Transformer的架构。从宏观角度来看，Transformer的编码器是由多个相同的层叠加而成的，每个层都有两个子层。第一个子层是多头自注意力（Multi-head Self-attention）汇聚；第二个子层是基于位置的前馈网络（Positionwise Feed-forward Network）。具体来说，在计算编码器的自注意力时，查询、键和值都来自前一个编码器层的输出。受残差网络的启发，每个子层都采用了残差连接（Residual Connection）。在Transformer中，对于序列中任何位置的任何输入$x\in R^d$都要求满足$\text{Sublayer}(x)\in R^d$，以便残差连接满足$x+\text{Sublayer}(x)\in R^d$。在残差连接的加法计算之后，紧接着应用层规范化（Layer Normalization）。因此，输入序列对应的每个位置，Transformer编码器都将输出一个$d$维表示向量。

Transformer解码器也是由多个相同的层叠加而成的，并且层中使用了残差连接和层规范化。除了编码器中描述的两个子层之外，解码器还在这两个子层之间插入了第三个子层，称为“编码器—解码器”注意力（Encoder-decoder Attention）层。在“编码器—解码器”注意力中，查询来自前一个解码器层的输出，而键和值来自整个编码器的输出。在解码器自注意力中，查询、键和值都来自上一个解码器层的输出。但是，解码器中的每个位置只能考虑该位置之前的所有位置。这种掩蔽（Masked）注意力保留了自回归（Auto-regressive）属性，确保预测仅依赖于已生成的输出词元。

参考文献：
[1] Lecun Y, Bengio Y, Hinton G. Deep learning[J]. Nature, 2015
[2] Aston Zhang, Zack C. Lipton, Mu Li, Alex J. Smola. Dive Into Deep Learning[J]. arXiv preprint arXiv:2106.11342, 2021.
[3] Sudharsan Ravichandiran. BERT基础教程：Transformer大模型实战[M]. 人民邮电出版社, 2023