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[人工智能]NLP with Transformers 之 Attention & Transformer

Attention

注意力机制 (Attention Mechanism) 是上世纪九十年代，一些科学家在研究人类视觉时，发现的一种信号处理机制。人工智能领域的从业者把这种机制引入到一些模型里，现在Attention已经成为人们在机器学习模型中嵌入的一种特殊结构，用来自动学习和计算输入数据对输出数据的贡献大小。

目前，注意力机制已经成为深度学习领域，尤其是自然语言处理领域，应用最广泛的“组件”之一。这两年曝光度极高的BERT、GPT、Transformer等等模型或结构，都采用了注意力机制。¹

1. seq2seq模型

一个序列到序列（seq2seq）模型，接收的输入是一个（单词、字母、图像特征）序列，输出是另外一个序列。

seq2seq模型结构在很多任务上都取得了成功，如：机器翻译、文本摘要、图像描述生成。谷歌翻译在 2016 年年末开始使用这种模型。有2篇开创性的论文：Sutskever等2014年发表的Sequence to Sequence Learning with Neural Networks和Cho等2014年发表的Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation都对这些模型进行了解释。²

seq2seq模型是由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成的。

其中，编码器会处理输入序列中的每个元素，把这些信息转换为一个向量（称为上下文（context））。
当我们处理完整个输入序列后，编码器把上下文（context）发送给解码器，解码器开始逐项生成输出序列中的元素。

在机器翻译任务中，上下文（context）是一个向量（基本上是一个数字数组)。编码器和解码器在Transformer出现之前一般采用的是循环神经网络。

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如图：上下文context对应图里中间一个浮点数向量。在下文中，我们会可视化这些向量，使用更明亮的色彩来表示更高的值，如上图右边所示

根据设计，RNN 在每个时间步接受 2 个输入：

输入序列中的一个元素（在解码器的例子中，输入是指句子中的一个单词，最终被转化成一个向量）
一个 hidden state（隐藏层状态，也对应一个向量）

如何把每个单词都转化为一个向量呢？

我们使用一类称为 “word embedding” 的方法。这类方法把单词转换到一个向量空间，这种表示能够捕捉大量单词之间的语义信息（例如，king - man + woman = queen）

2. Attention

上下文context向量是RNN这类模型的瓶颈。这使得模型在处理长文本时面临非常大的挑战。在 Bahdanau等2014发布的Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate 和 Luong等2015年发布的Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation 两篇论文中，提出了一种解决方法。这 2 篇论文提出并改进了一种叫做注意力attetion的技术，它极大地提高了机器翻译的质量。注意力使得模型可以根据需要，关注到输入序列的相关部分。
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图：注意力机制使得解码器在产生英语翻译之前，可以将注意力集中在 “student” 这个词（在法语里，是 “student” 的意思）。这种从输入序列放大相关信号的能力，使得注意力模型，比没有注意力的模型，产生更好的结果。

一个注意力模型不同于经典的序列到序列（seq2seq）模型，主要体现在 2 个方面：

首先，编码器会把更多的数据传递给解码器。编码器把所有时间步的 hidden state（隐藏层状态）传递给解码器，而不是只传递最后一个 hidden state（隐藏层状态）
第二，注意力模型的解码器在产生输出之前，做了一个额外的处理。为了把注意力集中在与该时间步相关的输入部分。解码器做了如下的处理：
1. 查看所有接收到的编码器的hidden state（隐藏层状态）。其中，编码器中每个 hidden state（隐藏层状态）都对应到输入句子中一个单词。
2. 给每个 hidden state（隐藏层状态）一个分数（我们先忽略这个分数的计算过程）。
3. 将每个 hidden state（隐藏层状态）乘以经过 softmax 的对应的分数，从而，高分对应的 hidden state（隐藏层状态）会被放大，而低分对应的 hidden state（隐藏层状态）会被缩小。

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这个加权平均的步骤是在解码器的每个时间步做的。现在，让我们把所有内容都融合到下面的图中，来看看注意力模型的整个过程：

注意力模型的解码器 RNN 的输入包括：一个embedding 向量，和一个初始化好的解码器 hidden state（隐藏层状态）。
RNN 处理上述的 2 个输入，产生一个输出和一个新的 hidden state（隐藏层状态 h4 向量），其中输出会被忽略。
注意力的步骤：我们使用编码器的 hidden state（隐藏层状态）和 h4 向量来计算这个时间步的上下文向量（C4）。
我们把 h4 和 C4 拼接起来，得到一个向量。
我们把这个向量输入一个前馈神经网络（这个网络是和整个模型一起训练的）。
前馈神经网络的输出表示这个时间步输出的单词。
在下一个时间步重复1-6步骤。

图：attention关注的词（每个解码的时间步中关注输入句子的哪些部分）

注意力模型不是无意识地把输出的第一个单词对应到输入的第一个单词。实际上，它从训练阶段学习到了如何在两种语言中对应单词的关系（在我们的例子中，是法语和英语）。下图展示了注意力机制的准确程度
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Transformer

2017 年，Google 提出了 Transformer 模型，用 Self Attention 的结构，取代了以往 NLP 任务中的 RNN 网络结构，在 WMT 2014 Englishto-German 和 WMT 2014 English-to-French两个机器翻译任务上都取得了当时 SOTA 的效果。

这个模型的其中一个优点，就是使得模型训练过程能够并行计算。在 RNN 中，每一个 time step （时间步）的计算都依赖于上一个 time step 的输出，这就使得所有的 time step 必须串行化，无法并行计算，如下图所示。
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而在 Transformer 中，所有 time step 的数据，都是经过 Self Attention 计算，使得整个运算过程可以并行化计算。Transformer 使用了 Seq2Seq任务中常用的结构——包括两个部分：Encoder 和 Decoder。一般的结构图如下所示。
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1. 从整体宏观来理解 Transformer

首先，我们将整个模型视为黑盒。在机器翻译任务中，接收一种语言的句子作为输入，然后将其翻译成其他语言输出。

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中间部分的 Transformer 可以拆分为 2 部分：左边是编码部分(encoding component)，右边是解码部分(decoding component)。

encoder由多层编码器组成，每层编码器在结构上都是一样的，但不同层编码器的权重参数是不同的。每层编码器里面，主要由以下两部分组成

Self-Attention Layer
Feed Forward Neural Network（前馈神经网络，缩写为 FFNN）

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输入编码器的文本数据，首先会经过一个 Self Attention 层，这个层处理一个词的时候，不仅会使用这个词本身的信息，也会使用句子中其他词的信息（你可以类比为：当我们翻译一个词的时候，不仅会只关注当前的词，也会关注这个词的上下文的其他词的信息）。接下来，Self Attention 层的输出会经过前馈神经网络。

同理，解码器也具有这两层，但是这两层中间还插入了一个 Encoder-Decoder Attention 层，这个层能帮助解码器聚焦于输入句子的相关部分（类似于 seq2seq 模型中的 Attention）。
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2. 从细节来理解 Transformer

2.1 Transformer的输入

和通常的 NLP 任务一样，我们首先会使用词嵌入算法（embedding algorithm），将每个词转换为一个词向量。实际中向量一般是 256 或者 512 维。

那么整个输入的句子是一个向量列表，其中有 3 个词向量。在实际中，每个句子的长度不一样，我们会取一个适当的值，作为向量列表的长度。如果一个句子达不到这个长度，那么就填充全为 0 的词向量；如果句子超出这个长度，则做截断。句子长度是一个超参数，通常是训练集中的句子的最大长度

2.2 Encoder(编码器)

编码器（Encoder）接收的输入都是一个向量列表，输出也是大小同样的向量列表，然后接着输入下一个编码器。

第一个/层编码器的输入是词向量，而后面的编码器的输入是上一个编码器的输出。
每个单词转换成一个向量之后，进入self-attention层，每个位置的单词得到新向量，然后再输入FFN神经网络。
每个位置的词都经过 Self Attention 层，得到的每个输出向量都单独经过前馈神经网络层，每个向量经过的前馈神经网络都是一样的

2.3 Self-Attention 整体理解

分析 Self-Attention 的具体机制。

假设我们想要翻译的句子是：

The animal didn’t cross the street because it was too tired

这个句子中的 it 是一个指代词，那么 it 指的是什么呢？它是指 animal 还是street？这个问题对人来说，是很简单的，但是对算法来说并不是那么容易。

当模型在处理（翻译）it 的时候，Self Attention机制能够让模型把it和animal关联起来。

同理，当模型处理句子中的每个词时，Self Attention机制使得模型不仅能够关注这个位置的词，而且能够关注句子中其他位置的词，作为辅助线索，进而可以更好地编码当前位置的词。

如果你熟悉 RNN，回忆一下：RNN 在处理一个词时，会考虑前面传过来的hidden state，而hidden state就包含了前面的词的信息。而 Transformer 使用Self Attention机制，会把其他单词的理解融入处理当前的单词。
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如上图可视化图所示，当我们在第五层编码器中（编码部分中的最后一层编码器）编码“it”时，有一部分注意力集中在“The animal”上，并且把这两个词的信息融合到了"it"这个单词中。

2.3 Self-Attention 的细节

2.3.1 计算Query 向量，Key 向量，Value 向量

下面我们先看下如何使用向量来计算 Self Attention，然后再看下如何使用矩阵来实现 Self Attention。（矩阵运算的方式，使得 Self Attention 的计算能够并行化，这也是 Self Attention 最终的实现方式）。

计算 Self Attention 的第 1 步是：对输入编码器的每个词向量，都创建 3 个向量，分别是：Query 向量，Key 向量，Value 向量。这 3 个向量是词向量分别和 3 个矩阵相乘得到的，而这个矩阵是我们要学习的参数。

注意，这 3 个新得到的向量一般比原来的词向量的长度更小。假设这 3 个向量的长度是 $d_{key}$ ，而原始的词向量或者最终输出的向量的长度是 512（这 3 个向量的长度，和最终输出的向量长度，是有倍数关系的）。关于 Multi-head Attention，后面会给出实际代码。这里为了简化，假设只有一个 head 的 Self-Attention。
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上图中，有两个词向量：Thinking 的词向量 x1 和 Machines 的词向量 x2。以 x1 为例，X1 乘以 WQ 得到 q1，q1 就是 X1 对应的 Query 向量。同理，X1 乘以 WK 得到 k1，k1 是 X1 对应的 Key 向量；X1 乘以 WV 得到 v1，v1 是 X1 对应的 Value 向量。

2.3.2 计算 Attention Score（注意力分数）

第 2 步，是计算 Attention Score（注意力分数）。假设我们现在计算第一个词 Thinking 的 Attention Score（注意力分数），需要根据 Thinking 这个词，对句子中的其他每个词都计算一个分数。这些分数决定了我们在编码Thinking这个词时，需要对句子中其他位置的每个词放置多少的注意力。

这些分数，是通过计算 “Thinking” 对应的 Query 向量和其他位置的每个词的 Key 向量的点积，而得到的。如果我们计算句子中第一个位置单词的 Attention Score（注意力分数），那么第一个分数就是 q1 和 k1 的内积，第二个分数就是 q1 和 k2 的点积。

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第 3 步就是把每个分数除以 $\sqrt(d_{key})$ （ $d_{key}$ 是 Key 向量的长度）。你也可以除以其他数，除以一个数是为了在反向传播时，求取梯度更加稳定。

第 4 步，接着把这些分数经过一个 Softmax 层，Softmax可以将分数归一化，这样使得分数都是正数并且加起来等于 1。

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这些分数决定了在编码当前位置（这里的例子是第一个位置）的词时，对所有位置的词分别有多少的注意力。很明显，在上图的例子中，当前位置（这里的例子是第一个位置）的词会有最高的分数，但有时，关注到其他位置上相关的词也很有用。

第 5 步，得到每个位置的分数后，将每个分数分别与每个 Value 向量相乘。这种做法背后的直觉理解就是：对于分数高的位置，相乘后的值就越大，我们把更多的注意力放到了它们身上；对于分数低的位置，相乘后的值就越小，这些位置的词可能是相关性不大的，这样我们就忽略了这些位置的词。

第 6 步是把上一步得到的向量相加，就得到了 Self Attention 层在这个位置（这里的例子是第一个位置）的输出。

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上面这张图，包含了 Self Attention 的全过程，最终得到的当前位置（这里的例子是第一个位置）的向量会输入到前馈神经网络。但这样每次只能计算一个位置的输出向量，在实际的代码实现中，Self Attention 的计算过程是使用矩阵来实现的，这样可以加速计算，一次就得到所有位置的输出向量。下面让我们来看，如何使用矩阵来计算所有位置的输出向量。