深入理解Transformer模型1
一、简述：
transformer是深度学习中极为重要的一种模型。它由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成。
要深入理解transformer模型,需要从以下几个方面进行系统学习与思考:
1. Encoder-Decoder架构:这是transformer模型的整体框架,encoder用于特征抽取,decoder用于输出重构。需要理解两个模块的作用与信息流动过程。
2. Self-Attention机制:这是transformer模型最关键的机制,用于建模序列之间的全局依赖关系。需要理解scaled dot-product attention的计算过程,及其在encoder和decoder中的应用。
3. Position Encoding:需要理解位置编码的作用以及不同类型的位置编码,如绝对位置编码、相对位置编码等。
4. Residual Connection和Layer Normalization:需要理解残差连接与层规范化在模型中的作用,如何缓解梯度消失问题与加速收敛。
5. Positional Encoding:需要理解位置编码的作用以及不同类型的位置编码,如绝对位置编码、相对位置编码等。
6. Masked Self-Attention:需要理解Masked Self-Attention机制的作用,以及它是如何避免解码器使用未来信息的。
7. Multi-Head Attention:需要理解多头Attention的作用,各个Attention head如何实现对输入的不同特征空间进行建模。
8. Feed Forward Network:需要理解前馈网络在transformer模型中的作用,以及它与Self-Attention的配合关系。
9. beam search解码算法:需要理解transformer作为Conditional生成模型的输出是如何通过beam search算法生成的。
10. 训练技巧:需要理解transformer模型的训练过程与技巧,如warmup、label smoothing、优化器选择等。
11. 应用实例:需要了解transformer模型在不同任务中的应用实例,如机器翻译、文本摘要、语义角色标注等,这可以加深对模型的理解。
二、transformer模型的主要特点有:
1. Encoder-Decoder架构:采用编码器抽取输入特征,解码器生成输出的框架结构。
2. Self-Attention机制:每一层的编码器/解码器模块都采用Self-Attention进行特征抽取,这种机制可以建模输入序列之间的全局依赖关系,取得整个序列的上下文信息。
3. Position Encoding:由于Self-Attention机制本身无法对输入序列的顺序进行建模,所以需要添加位置编码来引入顺序信息。
4. Residual Connection和Layer Normalization:引入残差连接可以加速模型的收敛,层规范化可以解决梯度消失问题。
5. Positional Encoding:位置编码用来向Self-Attention模型输入绝对或者相对位置信息。
6. Masked Attention:在解码器中,采用Masked Self-Attention来避免模型在解码过程中使用未来信息。
7. Multi-Head Attention:将Attention映射拆分为多头,对输入的不同特征子空间进行Attention,再将多头Attention的结果拼接,获得信息丰富的Attention输出。
8. Feed Forward Network:每层编码器/解码器模块除了Self-Attention之外,还有全连接的前馈网络。
三、Encoder-Decoder架构
Encoder-Decoder架构是transformer模型的整体框架结构。它由Encoder和Decoder两个模块组成。
Encoder模块的作用是抽取输入序列的特征表示,它通过多层Self-Attention机制获取输入序列的上下文信息,并生成特征向量序列。
Decoder模块的作用是根据Encoder的输出和自身输入的上下文信息生成输出序列。它也通过多层Self-Attention机制获取输入序列的上下文信息,并利用Encoder的输出作为Memory来预测输出序列。
信息在Encoder和Decoder之间的流动过程如下:
1. 输入序列首先进入Encoder,经过Self-Attention层与前馈网络层,抽取输入的特征表示,获得特征向量序列。
2. 特征向量序列与位置编码相加,作为Memory输出传递给Decoder。
3. Decoder的第一个Self-Attention层使用编码后的输入序列和Memory进行Attention,得到当前时刻的上下文信息。
4. 当前时刻的上下文信息与Decoder的输入与位置编码相加,传入下一层Self-Attention。
5. Decoder重复第3和4步,直到最后一层Self-Attention。
6. 最后一层Self-Attention的输出经过前馈网络层,得到当前时刻的输出词元的概率分布。
7. 根据概率分布和beam search算法生成当前输出词元,作为下一时刻Decoder的输入,重复第3-6步。
8. Decoder直到生成完整的输出序列停止,获得最终输出结果。综上,Encoder-Decoder架构通过Encoder提取输入特征,并输出Memory给Decoder。
Decoder利用Memory和自身输入的上下文信息生成输出序列,实现了输入序列到输出序列的转换。这是transformer模型的基本工作机制与信息流动过程。
1、展开讲讲Encoder模块
Encoder模块是transformer模型的编码器部分,其作用是抽取输入序列的特征表示,主要由Self-Attention层和前馈网络层构成。
Self-Attention层用于获取输入序列的上下文信息。它由Scaled Dot-Product Attention完成,计算公式为:Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T/√dk)V其中,Q、K、V分别为输入序列的查询、键、值矩阵。Attention输出为序列的上下文信息矩阵。
Self-Attention层的实现主要包含以下步骤:
1. 将输入序列X经过三个线性层转化为Q、K、V矩阵。
2. 对Q、K、V矩阵进行维度变换,使Attention可以并行计算。
3. 计算Attention权重,得到上下文信息矩阵。
4. 上下文信息矩阵与输入X相加,并进入LayerNorm和前馈网络。
前馈网络层的作用是在Self-Attention的基础上进一步抽取特征,它由两个线性层构成,公式为:FFN(x) = ReLU(xW1 + b1)W2 + b2。
Encoder一般由N个Self-Attention层和前馈网络层堆叠构成。每一层的Self-Attention都使用Masked Attention或者Causal Attention,这样可以防止信息泄露到 Decoder。
整个Encoder的作用可以概括为:
1. 利用多层Self-Attention机制获取输入序列的上下文信息和全局依赖。
2. 通过前馈网络进一步抽取特征,获得输入序列的特征表达。
3. 防止未来信息泄露到Decoder,为解码提供相关依赖信息。
综上,Encoder模块通过Self-Attention层和前馈网络层,实现了输入序列的特征抽取与编码,为Decoder的解码提供所需要的上下文信息,这是实现transformer模型输入与输出转换的关键一步。
2、展开讲讲Decoder模块
Decoder模块是transformer模型的解码器部分,其作用是根据Encoder的输出和自身输入的上下文信息生成输出序列。它也由N个Self-Attention层和前馈网络层构成。Decoder的第一个Self-Attention层使用编码后的输入序列和Memory(Encoder的输出)进行Attention,得到当前时刻的上下文信息。之后的Self-Attention层使用Decoder以往的输出和当前输入进行Attention,得到当前时刻的上下文信息。
Decoder的每个Self-Attention层包含以下步骤:
1. 将Encoder的输出Memory和Decoder当前输入X经三个线性层转化为Q、K、V矩阵。
2. Memory的K、V矩阵与Decoder输入的Q矩阵进行Attention,得到上下文信息C。
3. 上下文信息C与Decoder的输入X相加,并进入LayerNorm和前馈网络。
4. 前馈网络的输出与Decoder的输入相加,作为下一层Self-Attention的输入。
Decoder的前馈网络层与Encoder相同,用以进一步抽取特征。
Decoder生成输出序列的整个过程如下:
1. 首先,Decoder的输入为
2. 第一个Self-Attention层使用Memory和
3. 前馈网络的输出与
4. 根据概率和beam search算法生成当前输出词元,作为下一时刻的输入,重复步骤2-4。
5. Decoder重复步骤2-4,直到输出
整个Decoder的作用可以概括为:
1. 利用Memory和自身输入的上下文信息进行解码。
2. 多层Self-Attention获取输入序列的上下文信息和全局依赖。
3. 前馈网络进一步抽取特征,预测下一个输出词元。
4. Beam Search解码,生成完整的输出序列。
综上,Decoder模块利用Encoder的输出Memory和自身的输入,通过多层Self-Attention与前馈网络实现输出序列的生成,完成transformer模型的解码过程。