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  • Transformer

    万次阅读 2018-06-30 09:47:19
    强烈推荐:https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ 特点: 简单明了,清晰易懂。对Transformer里的self-attention(multi-head), ...缺点:具体细节仍需要进一步阅读其他资料。 更进一步: 未完…...

    强烈推荐:https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/
    特点: 简单明了,清晰易懂。对Transformer里的self-attention(multi-head), positional encoding这些concepts有一个基本的认识。
    缺点:具体细节仍需要进一步阅读其他资料。

    不喜欢阅读英文的同学,可以看下这个很棒的中文资料:https://kexue.fm/archives/4765
    优点: 有写者自己更多的思考、分析。可以帮助读者对Transformer里的模块有更深刻的认识。我要为写者点赞!

    https://jalammar.github.io/visualizing-neural-machine-translation-mechanics-of-seq2seq-models-with-attention/
    此链接对seq2seq模型里的注意力进行了可视化解释

    Transformer由encoding component和decoding component组成,encoding component由6个堆叠的Encoder组成,decoding component是6个堆叠的Decoder组成。
    每一个Encoder有两个部分:self-attention + feed forward neural network
    每一个Decoder有三个部分:self-attention + encoder-decoder attention + feed forward

    关键的一点是,同RNN的输出一样,每个时刻都会输出一个向量表示。因此对每一个位置,都会进行self-attention以及feed forward nn。上面提到6个堆叠的Encoder,同样和堆叠RNN一样,把上一层每个时刻的输出作为当层每一时刻的输入。

    在self-attention中,每个位置有其对应的Query vector, Key vector, Value vector。三个向量是通过矩阵运算得到的。
    x1×WQ=q1 x_1 × W_Q = q_1
    x1×WK=k1 x_1 × W_K = k_1
    x1×WV=v1 x_1 × W_V = v_1
    接下来,使用q1q_1分别和k1,k2,k3....k_1,k_2, k_3....计算得分, 分数除以8,然后softmax,最后对v1,v2,v3...v_1,v_2,v_3...加权求和得到第一个位置的输出。

    多头自注意力就是使用多个不同的WK,WQ,WVW_K, W_Q, W_V矩阵。将结果拼接起来,再经过矩阵变换。

    上述的模型没有考虑单词的顺序信息,而在NLP任务中,顺序是很重要的信息。因此谷歌提出了position embedding并将其作用在输入端。

    在Decoder部分,不同于Encoder的是加了Encoder-Decoder-Attention部分,这里将最顶层Encoder部分的输出作为Key, Value,Decoder部分作为Query。具体计算方式不变。

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  • BERT 的优缺点: 优点: 1、考虑双向信息(上下文信息) 2、Long term dependency 缺点: 1、测试数据没有masked,训练和测试数据不匹配 2、缺乏生成能力 3、针对每个mask预测时,没有考虑相关性。类似朴素贝叶斯 ...

    BERT 的优缺点:

    优点:

    • 1、考虑双向信息(上下文信息)
    • 2、Long term dependency
      缺点:
    • 1、测试数据没有masked,训练和测试数据不匹配
    • 2、缺乏生成能力
    • 3、针对每个mask预测时,没有考虑相关性。类似朴素贝叶斯

    Auto-regressive LM 的优缺点:经典的Language mode

    从左到右的语言模型
    优点:

    • 1、具备生成能力
    • 2、考虑了词之间的相关性
    • 3、无监督学习
    • 4、严格的数据表达式
      缺点:
    • 1、单向的
    • 2、离得近的单词未必有关系
    • 3、看不到很远的单词

    ELMO

    单向 LSTM x2

    XLNet的改进思路:

    根据bert和lm的缺点,改进的点

    • 具备生成能力
    • 双向学习能力
    • 不出现discrepancy

    LM+NADE:使得语言模型具备双向的能力
    Transformer-XL:使得模型具备对于不固定长度的seq学习的能力

    LM的目标函数

    在这里插入图片描述
    对于第t个单词,使用前t-1个单词去预测第t个单词产生的概率

    使用了softmax

    BERT的目标函数

    给定unmasked词,预测masked部分的词

    在这里插入图片描述

    Question: LM 如何改造成考虑到上下文(左边/右边)

    引入 permutation language model

    不关心变量的顺序,对每个变量做排列组合,统计所有单词可能产生的语序。

    当考虑了所有可能性考虑的时候,相当于考虑到了w3之外的所有单词

    把w3放在不同位置,再对每一个情况,把w1、w2和w4排列组合:
    考虑了4!=24个语言模型

    在这里插入图片描述

    使用permutation 的 LM 的目标函数:
    在这里插入图片描述
    取得是所有排列组合集合的期望。

    对于每一种情况的w的位置t,每一次也只考虑t前面的单词。

    对于在一个seq的某个位置预测一个词,目标:找到一个词,使得它在seq中经过所有排列组合后的概率的期望值最大。

    • 因为n!的模型数量太多,所以需要采样
    • predict last few tokens

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    输入的顺序不变,通过mask矩阵实现n!的language model 类型

    Transformer-XL

    对于时序类模型优缺点的分析:

    1)Transformer的缺点?

    没有考虑语序:通过加入position embedding 解决
    计算量大,参数量大,每一个encoder都需要保存q,k,v计算的矩阵信息。在bp中还需要使用这些参数。out of memory error

    如何解决?:

    把很长的文本的内容拆成多个模块,很多segments。
    在这里插入图片描述
    step 1: 将长的sequence拆分成很多小的sequence
    step 2: 循环输入这些segements

    问题:分割后的segment无法拼在一起

    解决:将每个segment作为RNN每个时刻的输入,每个RNNcell 都是一个处理segment的transformer

    在这里插入图片描述
    但是,与传统RNN不同的是,对于memory的传递并非是参与乘以一个memory的weight,而是直接使用concatenation

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    Scoring matrix,单词与其他词之间的相关性。

    在这里插入图片描述

    如何让t+1时刻获得t-1时刻的信息?

    concate more segments for inputs of each RNNCell

    在这里插入图片描述

    a:i和j单词之间的相关性
    b:i和j位置之间的相关性
    c:i单词和j位置之间的相关性,根据第i个单词的embedding和j单词的位置信息。
    d:i位置和j单词的相关性。

    如何将position encoding从绝对的位置关系,转变为相对位置关系

    即,不在乎具体的位置,只考虑位置之间的关系。

    改造后:使用相对位置信息,并对k进行改造。

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    加入一个对于当前单词位置的参数ztz_t

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  • 图解transformer

    2020-06-03 22:22:33
    一、什么是transformer transformer是目前最流行的特征抽取...而transformer很好的弥补了这两个缺点transformer并行速度极快,而且transformer每个词之间的词间距都是1。 因此奠定了transformer是目前最流行的特

    一、什么是transformer

    transformer是目前最流行的特征抽取器

    transformer是采用encoder-decoder架构。论文Attention Is All You Need中给出encoder层是6层encoder堆叠在一起的,deco样是6层decoder堆叠在一起。

    分解成一个encoder和一个decoder的话如下:

    RNN缺点:

    1. RNN不能并行:RNN是依赖前一时刻输出的隐层状态,这就导致RNN必须一步一步走完,而不能并行,结果就会很慢

    2. RNN词间距过长:词间距是两个词相隔的距离,当距离过长可能会导致梯度消失或梯度爆炸等问题。

    而transformer很好的弥补了这两个缺点:

    transformer并行速度极快,而且transformer每个词之间的词间距都是1。

    因此奠定了transformer是目前最流行的特征抽取器。

     

    二、远观transformer

    transformer是采用encoder-decoder架构。论文Attention Is All You Need中给出encoder层是6层encoder堆叠在一起的,decoder是6层decoder堆叠在一起。

    分解成一个encoder和一个decoder的话如下:

     

    可以看到一个encoder是由Self-Attention(自注意力机制层)和Feed Forward(前向神经网络层)组成,而decoder比encoder多了一层Encoder-Decoder Attention,该层目的是接收encoder层的结果。值得注意的是,decoder与encoder的Self-Attention并不完全相同,decoder采用的是Masked Self-Attention(掩码自注意力),这个后面会详细说明。

    三、拆解transformer

    transformer整体细节图如下:

     

    将其拆分成五部分:输入 + 中间部分(Multi-Head Attention + FeedForward + Add & Normalize)+ 输出

     

    1. 输入层

    encoder的输入层和decoder的输入层是一样的结构,都是token embedding(词向量)+ positional embedding(位置向量),得到最终的输入向量。之所以引入positional embedding主要是解决单单使用token embedding(类似于词袋子),并没有词序的概念的问题。

    positional embedding的计算公式如下:

    这里,pos表示单词的位置,i是指单词的维度。可以看出,在偶数位置,使用正弦编码,在奇数位置,使用余弦编码。

    2. Multi-Head Attention

    2.1. Self-Attention

    在说Multi-Head Attention(多头注意力机制)之前,先来了解一下Self-Attention(想象成单头注意力机制)~

    Self-Attention是解决什么问题呢?比如:"The animal didn't cross the street because it was too tired." 对于这个句子来说,我如何知道"it"指代的是"animal"呢?这就是Self-Attention需要做的事——将"it"和"animal"关联起来。接下来我们详细讲一下它们如何关联起来:

    首先,我们需要了解三个向量:

    a. 查询向量(Query 向量,简写:q):

    Score(其它词相对于当前词的注意力得分) = Query(当前单词) ✖️ Key(所有单词)。

    注意:我们只关心目前正在处理的单词的查询向量。

    b. 键向量(Key 向量,简写:k):

    序列中每个单词的标签。

    c. 值向量(Value 向量,简写:v):

    值向量是单词真正的表征,当得到注意力得分Score后,使用值向量进行加权求和得到能代表当前位置上下文的向量。

    然后,我们看一下如何利用这三个向量实现自注意力机制的:

    • 通过第1步【token embedding + positional embedding】,得到输入向量x
    • 通过输入向量x得到q、k、v三个向量
    • 得到当前词与所有词的注意力得分Score(112和96)
    • 为了梯度稳定,除以[公式][公式]当前为64)(112/8=14;96/8=12)
    • 进行softmax激活函数

    • 将softmax激活函数的结果点乘值向量,结果仍为向量(v1,v2)
    • 将上一步的所有结果向量相加得到最后的向量z

    其中,第二小步骤是通过向量x的矩阵计算方式得到q、k、v三个向量的:

    以Q(q)向量为例:向量x(1*512)乘以一个权重矩阵w(512*64),得到q向量(1*64)。而w矩阵初始化时可以随机取值,通过不断的优化会将参数w更新到一个最优值。

    以上步骤可以抽象出Self-Attention的计算公式:

    2.2. Masked Self-Attention

    Masked Self-Attention(掩码自注意力机制)与Self-Attention(自注意力机制)就差在Masked(掩码)

    Masked是什么意思呢?就是相当于盖住你当前关注的词的后面所有词,我只关心前面出现的词,而后面的词我不关注,因为我要生成后面的词。如下图所示,对于当前词,我只用它及它之前的所有词进行计算,后面不管。

    那为什么要使用Masked Self-Attention呢?

    因为在做解码(decoder)操作时,我们需要预测当前词的下一个词是什么,如果后面的词都能看见了,还预测什么呢?这也是为什么bert采用双向语言模型时需要盖住一些词的原因啦

    所以我们不能看见后面的词,这样才能保证我是公平的预测后面的词(并没有作弊提前记住它 ),因此Masked Self-Attention是必要的。

    2.3. Multi-Head Attention

    多头自注意力机制,就是一个输入向量x得到多组q、k、v,从而得到多个z,将多个z拼接成一个大矩阵,乘以权重矩阵wo,得到最后的结果向量z。

    问题一:为什么要分成多头处理?

    回答:将一个单词映射在高维空间中,对于不同维空间都可以学到不同的特征。通过所有维空间得到一个向量,不如将其拆分成多个维度,通过多个维度得到多个向量,从而捕捉到更多的信息。论文(Attention Is All You Need)作者就将512维向量拆成8份,每64维得到一个向量,即上图我们看到的0~7的q/k/v,这样就可以让特征更丰富些。

    问题二:多组q、k、v是如何计算的,如何得到多个z的?

    回答:上图中是针对一个输入向量x列举了多组q、k、v,而如果再来一个输入向量R,又得到多组q、k、v,那这多组对多组是如何计算的呢?按我的理解,计算方式如下图所示,相当于每一份(共8份)单独计算得到z。以z0为例:x的Q0和x的K0相乘 ➕ x的Q0和R的K0相乘,就得到了向量x对应的词的注意力得分,然后按照上面的步骤继续除以[公式],softmax等相同操作,最后得到z0。其他份相同计算方式,就得到多个z啦~

    问题三:如何将多个z整合成一个?

    回答:如下图所示,将多个z拼接在一起,行程一个长矩阵,然后与权重矩阵w计算得到最后的z。

     

    3. Feed Forward

    Feed Forward Neural Network(前馈神经网络)包含两层,第一层是ReLU激活函数,

    第二层是一个线性激活函数,表示为:

    值得一提的是,是在Feed Forward这部分实现了并行操作。我们以encoder层为例,将encoder细化分解一下,得到下图所示:

    大家注意到一个小细节了吗?Self-Attention画成一个大长条,而Feed Forward却画成了两个小长条,为什么不同样直接画成一个大长条呢?

    这是因为我们在计算Self-Attention时用到了上下文词的信息,所以直接画成了一个大长条,而Feed Forward处理时是对每个词的输出分别单独计算的,因此也就实现了并行的方式。

    4. Add & Normalize

    我们在讲Feed Forward时给出了一个encoder层的细节图,从中我们可以看到在Self-Attention和Feed Forward之后都接了一个Add & Normalize(残差连接&归一化)层。

    残差连接就是将 输入向量加上输出向量 后传给下一层。例如:假设一个输入向量x,经过一个网络结构,得到输出向量f(x),即:x->f(x),这时加上残差连接,相当于在输出向量中加入输入向量,输出结构变为f(x)+x这样就避免了梯度消失的问题,因为对x求偏导时,总会有一个常数项1。

    因此,Add & Normalize层的实质是,输出向量经过残差连接与输入向量相加然后通过LayerNorm进行归一化,将最后结果向量传给下一层,如下图所示:

    5. 输出层

    从输入词得到向量,又将向量进行一系列折腾后,我如何再将向量转换成输出的词呢?其实就是通过linear层和softmax层实现的。

    比如我们得到最后的向量(512维),我们需要对应到我们词库中,比如我们词库有10000个词,那就需要将512维转换成10000维,这就用到了linear,然后转换成的10000维,我取其中哪个词呢,这就用到了softmax,通过它我们知道哪个位置上的概率最大,从而得到对应位置上的词,解决了我们从向量到词的转换(上图中很好的说明了这一过程)。

    四、近看transformer

    了解了transformer各部分的内容及其作用后,我们再来从encoder层和decoder层的角度近看一下transformer。下图展示了两层encoder(encoder #1,encoder #2)和一层decoder(decoder #1)的细节图。

    1. encoder层

    • 每个词向量(token embedding)➕ 对应的位置向量(positional embedding)=> 每个词的输入向量x
    • 输入向量通过多头自注意力机制(Multi-Head Attention)得到的向量与输入向量进行残差连接与归一化(Add & Normalize)向量向量
    • 将归一化得到的每个词的向量继续做前向神经网络(Feed Forward)
    • 最后再进行一次残差连接与归一化(Add & Normalize)

    此时一层encoder层结束,将得到的结果向量当成输入向量继续传给第二层的encoder,依次传递计算,直到6层encoder计算结束,将最后结果向量保留,之后会传给decoder层计算。

    2. decoder层

    • 当前词及之前词的词向量(token embedding)➕ 对应的位置向量(positional embedding)=> 当前词及之前词的输入向量x
    • 输入向量x同样经过多头自注意力机制(Multi-Head Attention)处理和残差连接与归一化
    • 这一步的Encoder-Decoder Attention,其中q、k是来自于encoder层的结果,而v是本身上一层的结果【这点很重要哦~~~
    • 接下来几步和上面encoder的步骤是一样的,最后得到结果向量,作为decoder第二层的输入向量。然后依次进行以上步骤,直到6层decoder全部计算结束。

    再啰嗦一句,encoder是对于所有输入词进行的计算,而decoder是当前词及之前词进行计算的,然后将计算结果再返回到输入词中,继续进行。

    下面我们来看个动图,能更好的理解decoder层是如何运行的~

    首先我们先来看一下decoder层输出第一个词的动图:

    需要说明的一点,其实decoder这端在输出第一个词的时候,有一个句子前缀<s>,所以是相当于通过标记标记<s>预测到了第一个输出词。

    然后,我们再来看一下decoder层输出后面词的动图:

    将第一输出词当成输入词继续预测,直到预测完整个句子。

    五、总结

    本篇文章详细记述了transformer的整个运行过程,其主要核心就是Self-Attention机制,而其在encoder层和decoder层又是不同实现的。其主要原因是encoder层是相当于学习到输入词的信息,所以需要将所有的输入词都包含进来计算,而decoder层相当于预测下一个词,因而只需要当前词及前面的词,而将后面的词都盖住。

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  • 之前讲Transformer的时候,也提到过它的通用性的缺点。相比于RNN,Transformer不是图灵完备的,虽然大多数任务都是吊打RNN,但在某些看起来极为简单的任务上,却表现很差,比如字符串拷贝等。这个问题其实也不算大,...


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    1 背景

    之前讲Transformer的时候,也提到过它的通用性的缺点。相比于RNN,Transformer不是图灵完备的,虽然大多数任务都是吊打RNN,但在某些看起来极为简单的任务上,却表现很差,比如字符串拷贝等。这个问题其实也不算大,但谷歌还是给出了他的解决方案,也就是Universal Transformer。这篇看看就好了,个人感觉实际应用中作用有限。

    2 Universal-Transformer

    在这里插入图片描述论文信息:2018年7月,谷歌,ICLR2019
    论文地址 https://arxiv.org/abs/1807.03819
    代码和模型地址 https://github.com/tensorflow/tensor2tensor

    2.1 为什么需要Universal-Transformer

    主要的出发点是原版Transformer不是图灵完备的,有些很简单的任务表现很差,比如字符串拷贝。序列任务还是比较偏好于迭代和递归变换,RNN正好满足了这一点,而Transformer不满足。这一点文章称作归纳偏置(Inductive Bias)。深度学习的归纳偏置是什么?

    2.2 实现方案

    模型结构

    在这里插入图片描述
    如上所示为Universal-Transformer的结构,仍然为一个基于multiHead self-attention的seq2seq,几点不同

    1. 引入了时间步step,从而实现了循环递归。除了第一次是原始信息作为输入,之后都是由前一个step的输出作为后一个的输入。
    2. Feed-forward换成了Transition函数。根据task不同,可选择separable convolution分解卷积和fully-connected neural network全连接神经网络。
    3. 时间和位置编码,TimeStep embedding和Position embedding,新引入了TimeStep embedding,二者的编码公式和Transformer中的位置编码很像,如下

    在这里插入图片描述

    Adaptive Computation Time(ACT) 自适应计算时间

    前人已经提到过ACT了,作者在模型中引用了。序列问题中,有些词语比其他的更模糊。他们需要进行更多次的计算。Universal-Transformer利用了ACT机制,可以对每个token设置自适应计算时间。模型会动态调整每个位置所需的计算steps。当某个位置停止计算后,直接copy它的隐状态到下一step。当所有位置都停止计算后,整个过程才停止。在这里插入图片描述
    如上,不同位置token所需的计算steps是不同的。

    2.3 实验结果

    字符串任务

    在这里插入图片描述字符串复制、翻转、添加操作的效果。可以发现

    1. Transformer效果确实比较差,比LSTM差很多。这也验证了Transformer通用性确实有些问题,也就是本文的出发点
    2. Universal-Transformer效果很好,超过LSTM很多,成功解决了原版Transformer的问题

    机器翻译

    在这里插入图片描述机器翻译上的结果,Universal-Transformer的BLEU比原版Transformer提高了0.9%


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    Transformer出现之前,NLP领域中RNN(图1)、LSTM(图2)已经取得较好的效果,但是仍有一些缺点,如RNN、LSTM模型的 t 时刻的输出将会作为(t+1)时刻的输入,因此模型很难并行;再如RNN无法建立长期依赖,而LSTM...
  • 缺点:RNN可能存在梯度消失 所以《Attention Is All You Need 》提出利用Attention代替RNN,下面是Transformer的网络结构: Transformer的内部结构 每一个Encode的内部由Embedding层,self-attention层,...

空空如也

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