Overview of Transformer

news2024/10/3 22:20:10

写在开头

在学习 Transformer 之前，需要对卷积神经网络和循环神经网络，以及 GRU 和 LSTM 有所了解。推荐吴恩达在 Coursera 平台的课程【深度学习专项】，B 站有搬运版 https://www.bilibili.com/video/BV12E411a7Xn/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=2e0bed8f939119c48817ce61f4f75bdd

Transformer 在网上有很多的教程，我推荐观看李沐老师讲解的【Transformer论文逐段精读】，B 站地址 https://www.bilibili.com/video/BV1pu411o7BE/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=2e0bed8f939119c48817ce61f4f75bdd，Transformer 发表在论文 "Attention is all you need" 中，感兴趣的也可以看看原文。

如果想进一步了解 Transformer 的底层知识，可以看看 Karpathy 的 minGPT 项目 https://github.com/karpathy/minGPT，minGPT 是一个小巧的、只有 300 行代码的 GPT 的从头实现。当然，我们也可以使用 minGPT 训练自己的项目。

理解 Transformer

传统的循环神经网络，包括 RNN、LSTM、GRU，以及后来引入了注意力机制的模型，都是序贯模型（sequential model），输入和输出都是从前往后按顺序进行的，这样导致模型难以进行并行计算，效率比较低。

那么，如何改进循环神经网络呢，以语言模型为例，可不可以一次性地将一个语言序列输入到模型中呢？可不可以像卷积神经网络那样通过多个输出通道（channel）输出不同模式的信息呢？

Transformer 通过引入自注意力机制（self attention mechanism）和多头注意力机制（multi-head attention mechanism）很好地回答了上述两个问题，改进了循环神经网络。Transformer（中文名为变形金刚）是一个只基于注意力机制的神经网络架构，它使用了编码器-解码器架构（encoder-decoder architecture），它没有使用循环，它把所有的循环层全部替换为了 multi-head attention 层。

Transformer 借鉴了卷积神经网络的思想，它引入的自注意力机制可以一次性地将一个语言序列输入到模型中，这种批量操作有点儿类似于卷积神经网络的 filter 窗口，自注意力机制一次可以扫描整个序列，而 filter 窗口只能扫描窗口范围。Transformer 的多头注意力机制借鉴了卷积神经网络的多输出通道设计，通过多次使用自注意力机制，然后将输出结果 concat 连接起来，使得更好地理解语言序列的信息。

自注意力机制通俗理解就是，我们输入的信息（1个词➡1个token➡1个embedding）同时被表示为查询向量（q）、键向量（k）和值向量（v），查询向量用作投放注意力，去和其他输入信息的键向量相乘（这些其他输入信息的键向量为被注意到的对象），计算内积作为相似度，内积越大，说明这两个信息的相似度越高。将这些内积进行 softmax 分数归一化处理，得到各个【注意-被注意】对的注意力权重，然后根据这些注意力权重对所有的值向量求加权和，即得到自注意力机制的输出。

传统的循环神经网络由于本身是序贯模型，所以输出信息是带有顺序信息的，而 Transformer 的输出信息是 key 和 query 乘积的加权和，是不带有顺序信息的。而语言序列的顺序是很重要的，Transformer 通过给输入信息的 embedding 加上一个位置编码（positional encoding）来给输入信息标记上位置信息。位置编码采用的是正余弦编码，假如第 t 个 embedding 的维度为 512，则选择 512 个不同变换的正余弦函数的 x=t 时的函数值作为位置编码向量，位置编码向量的维度也为 512。

此外，Transformer 还使用了 layerNorm 对数据进行标准正态分布化处理，以及在训练时对输入到解码器的信息进行掩码（mask）处理。