最近在工作中用bert做了不少NLP的算法任务，但是对bert的前世今生总感觉了解不够深入，通过开源社区的知识分享和原始论文的研读，做了以下学习笔记，结合工作中遇到场景，争取做到温故知新：
博客来源：【1】http://jalammar.github.io/illustrated-transformer/
【2】https://zhuanlan.zhihu.com/p/48508221
【3】https://zhuanlan.zhihu.com/p/46833276
1. Language Model
语言模型来辅助NLP任务已经得到了学术界较为广泛的探讨，通常有两种方式：
1.1 Feature-based方法
Feature-based指利用语言模型的中间结果也就是LM embedding, 将其作为额外的特征，引入到原任务的模型中，例如在下图中，采用了两个单向RNN构成的语言模型，将语言模型的中间结果
引入到序列标注模型中，如下图所示，其中左边部分为序列标注模型，也就是task-specific model，每个任务可能不同，右边是前向LM(Left-to-right)和后向LM(Right-To-Left), 两个LM的结果进行了合并，并将LM embedding与词向量、第一层RNN输出、第二层RNN输出进行了concat操作。
1.2 Fine-tuning方法
Fine-tuning方式是指在已经训练好的语言模型的基础上，加入少量的task-specific parameters, 例如对于分类问题在语言模型基础上加一层softmax网络，然后在新的语料上重新训练来进行fine-tune。
又比如，针对实体识别，fine-tuning的方式就是在语言模型的基础上加一层CRF层，并在实体标注的训练语料重新训练模型。
首先语言模型采用了Transformer Decoder的方法来进行训练，采用文本预测作为语言模型训练任务，训练完毕之后，加一层Linear Project来完成分类/相似度计算等NLP任务。因此总结来说，LM + Fine-Tuning的方法工作包括两步：（1）构造语言模型，采用大的语料A来训练语言模型（2）在语言模型基础上增加少量神经网络层来完成specific task例如序列标注、分类等，然后采用有标记的语料B来有监督地训练模型，这个过程中语言模型的参数并不固定，依然是trainable variables.
2. Transformer
2.1 什么是Transformer
个人理解：一个解决长期依赖的，不依赖顺序的，并行的特征抽取器。
Transformer中抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络结构完全是由Attention机制组成。更准确地讲，Transformer由且仅由self-Attention和Feed Forward Neural Network组成。
采用Attention机制的原因是考虑到RNN（或者LSTM，GRU等）的计算限制为是顺序的，也就是说RNN相关算法只能从左向右依次计算或者从右向左依次计算，这种机制带来了两个问题：（1）时间片 t的计算依赖 t-1时刻的计算结果，这样限制了模型的并行能力；（2）顺序计算的过程中信息会丢失，尽管LSTM等门机制的结构一定程度上缓解了长期依赖的问题，但是对于特别长期的依赖现象,LSTM依旧无能为力。
首先它使用了Attention机制，将序列中的任意两个位置之间的距离是缩小为一个常量；其次它不是类似RNN的顺序结构，因此具有更好的并行性，符合现有的GPU框架。
Transformer的本质上是一个Encoder-Decoder的结构，可以按下图结构进行理解：
如论文中所设置的，编码器由6个编码block组成，同样解码器是6个解码block组成。与所有的生成模型相同的是，编码器的输出会作为解码器的输入，如下图所示：
在Transformer的encoder中，数据首先会经过一个叫做‘self-attention’的模块得到一个加权之后的特征向量 Z ，这个 Z 便是论文公式1中的 [公式1] ：
得到 [公式1]之后，它会被送到encoder的下一个模块，即Feed Forward Neural Network。这个全连接有两层，第一层的激活函数是ReLU，第二层是一个线性激活函数，可以表示为：
在最底层的block中，x将直接作为Transformer的输入，而在其他层中，输入则是上一个block的输出。
Decoder的结构如下图所示，它和encoder的不同之处在于Decoder多了一个Encoder-Decoder Attention，两个Attention分别用于计算输入和输出的权值：Self-Attention：当前翻译和已经翻译的前文之间的关系；Encoder-Decoder Attention：当前翻译和编码的特征向量之间的关系。
2.2 Self-Attention
Self-Attention是Transformer最核心的内容,其核心内容是为输入向量的每个单词学习一个权重
在self-attention中，每个单词有3个不同的向量，它们分别是Query向量（ Q），Key向量（ K ）和Value向量（V），长度均是64。它们是通过3个不同的权值矩阵由嵌入向量 [公式] 乘以三个不同的权值矩阵 W(q),W(k),W(v)得到，其中三个矩阵的尺寸也是相同的。均是 512*64。
Multi-Head Attention:Multi-Head Attention相当于h个不同的self-attention的集成（ensemble），在这里我们以h=8举例说明。Multi-Head Attention的输出分成3步：
将数据X分别输入到图13所示的8个self-attention中，得到8个加权后的特征矩阵：
将8个Z(i)按列拼成一个大的特征矩阵；特征矩阵经过一层全连接后得到输出Z 。
2.3 Position Embedding
截止到已经介绍的模块，Transformer模型并还没有具备捕捉顺序序列的能力，也就是说无论句子的结构怎么打乱，Transformer都会得到类似的结果。Transformer目前只是一个功能更强大的词袋模型而已。
为了解决这个问题，论文中在编码词向量时引入了位置编码（Position Embedding）的特征。具体地说，位置编码会在词向量中加入了单词的位置信息，这样Transformer就能区分不同位置的单词了。通过下图编码公式进行位置编码。
根据一下两个正余弦公式原理 ，这为模型捕捉单词之间的相对位置关系提供了保障。
2.4 Summary
decoder解码之后，解码的特征向量经过一层激活函数为softmax的全连接层之后得到反映每个单词概率的输出向量。此时便可以通过CTC等损失函数训练模型了。
而一个完整可训练的网络结构便是encoder和decoder的堆叠，如左图完整的Transformer的结构。
Transformer本质上也只是一个全连接（或者是一维卷积）加Attention的结合体。
Transformer的设计最大的带来性能提升的关键是将任意两个单词的距离是1，这对解决NLP中棘手的长期依赖问题是非常有效的。
Transformer失去的位置信息其实在NLP中非常重要，且捕捉局部特征的能力比较缺失，而论文中在特征向量中加入Position Embedding也只是一个权宜之计。
Transformer是第一个用纯attention搭建的模型（特征抽取器），不仅计算速度更快，在翻译任务上获得了更好的结果，也为后续的BERT模型做了铺垫。
论文参考
Reference：
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[8]Vaswani A, Shazeer N, Parmar N, et al. Attention is all you need[C]//Advances in Neural Information Processing Systems. 2017: 5998-6008.
[9]Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding