一、为什么要有 Transformer?
为什么要有 Transformer? 首先需要知道在 Transformer 之前都有哪些技术，这些技术所存在的问题：
- RNN：能够捕获长距离依赖信息，但是无法并行；
- CNN: 能够并行，无法捕获长距离依赖信息（需要通过层叠 or 扩张卷积核 来 增大感受野）；
传统 Attention
- 方法：基于源端和目标端的隐向量计算Attention，
- 结果：源端每个词与目标端每个词间的依赖关系 【源端->目标端】
- 问题：忽略了 远端或目标端 词与词间 的依赖关系
二、Transformer 作用是什么？
基于Transformer的架构主要用于建模语言理解任务，它避免了在神经网络中使用递归，而是完全依赖于self-attention机制来绘制输入和输出之间的全局依赖关系。
三、Transformer 整体结构怎么样？
- 整体结构
Transformer 整体结构：
- encoder-decoder 结构
具体介绍：
- 左边是一个 Encoder;
- 右边是一个 Decoder;
- 整体结构放大一点
从上一张 Transformer 结构图，可以知道 Transformer 是一个 encoder-decoder 结构，但是 encoder 和 decoder 又包含什么内容呢？
Encoder 结构：
- 内部包含6层小encoder 每一层里面有2个子层；
Decoder 结构：
- 内部也是包含6层小decoder ，每一层里面有3个子层
- 整体结构再放大一点
其中上图中每一层的内部结构如下图所求。
- 上图左边的每一层encoder都是下图左边的结构；
- 上图右边的每一层的decoder都是下图右边的结构；
具体内容，后面会逐一介绍。
四、Transformer-encoder 结构怎么样？
特点：
- 与 RNN,CNN 类似，可以当成一个特征提取器；
组成结构介绍
- embedding 层：将 input 转化为 embedding 向量 $X$；
- Position encodding: input的位置与 input 的 embedding $X$ 相加 得到 向量 $X$；
- self-attention : 将融合input的位置信息 与 input 的 embedding 信息的 $X$ 输入 Self-Attention 层得到 $Z$;
- 残差网络：$Z$ 与 $X$ 相加后经过 layernorm 层；
- 前馈网络：经过一层前馈网络以及 Add&Normalize，（线性转换+relu+线性转换 如下式）
举例说明（假设序列长度固定，如100，如输入的序列是“我爱中国”）：
首先需要 encoding ：
- 将词映射成一个数字，encoding后，由于序列不足固定长度，因此需要padding，
- 然后输入 embedding层，假设embedding的维度是128，则输入的序列维度就是100*128；
接着是 Position encodding ，论文中是直接将每个位置通过cos-sin函数进行映射；
- 分析：这部分不需要在网络中进行训练，因为它是固定。但现在很多论文是将这块也embedding，如bert的模型，至于是encoding还是embedding可取决于语料的大小，语料足够大就用embedding。将位置信息也映射到128维与上一步的embedding相加，输出100*128
经过 self-attention层 ：
- 操作：假设v的向量最后一维是64维(假设没有多头)，该部分输出100*64；
经过残差网络：
- 操作：即序列的embedding向量与上一步self-attention的向量加总；
经过 layer-norm ：
原因：
- 由于在self-attention里面更好操作而已；
- 真实序列的长度一直在变化；
经过 前馈网络 ：
- 目的：增加非线性的表达能力，毕竟之前的结构基本都是简单的矩阵乘法。若前馈网络的隐向量是512维，则结构最后输出100*512；
五、Transformer-decoder 结构怎么样?
- 特点：与 encoder 类似
组成结构介绍
masked 层：
- 目的：确保了位置 i 的预测仅依赖于小于 i 的位置处的已知输出;
Linear layer：
- 目的：将由解码器堆栈产生的向量投影到一个更大的向量中，称为对数向量。这个向量对应着模型的输出词汇表；向量中的每个值，对应着词汇表中每个单词的得分；
softmax层:
- 操作：这些分数转换为概率（所有正数，都加起来为1.0）。选择具有最高概率的单元，并且将与其相关联的单词作为该时间步的输出
六、传统 attention 是什么?
注意力机制是什么呢？
- 就是将精力集中于某一个点上
举个例子：
- 你在超市买东西，突然一个美女从你身边走过，这个时候你会做什么呢？
- 没错，就是将视线【也就是注意力】集中于这个美女身上，而周围环境怎么样，你都不关注。
思路
- 输入 给定 Target 中某个 query；
计算权值 Score：
- 计算 query 和 各个 Key 的相似度或相关性，得到每个 Key 对应 value 的权值系数；
- 对 权值 Score 和 value 进行加权求和
核心：
- Attention 机制 是对 source 中各个元素 的 value 进行加权求和，而 query 和 key 用于计算 对应 value 的权值系数
$L_x=||Source||$代表Source的长度
概念：
- attention 的核心 就是从 大量信息中 筛选出少量的 重要信息；
- 具体操作：每个 value 的 权值系数，代表 其 重要度；
具体流程介绍
step 1：计算权值系数
- 采用 不同的函数或计算方式，对 query 和 key 进行计算，求出相似度或相关性
采用的计算方法：
- 向量点积：
- Cosine 相似度计算：
- MLP 网络：
step 2: softmax 归一化
原因：
- score 值分布过散，将原始计算分值整理成所有元素权重之和为1 的概率分布；
- 可以通过SoftMax的内在机制更加突出重要元素的权重；
- 公式介绍
step 3: 加权求和
公式介绍：
- 计算结果 $a_i$ 即为 $value_i$ 对应的权重系数，然后进行加权求和即可得到Attention数值
存在问题
- 忽略了 源端或目标端 词与词间 的依赖关系【以上面栗子为例，就是把注意力集中于美女身上，而没看自己周围环境，结果可能就扑街了！】
七、self-attention 长怎么样?
动机
- CNN 所存在的长距离依赖问题；
- RNN 所存在的无法并行化问题【虽然能够在一定长度上缓解 长距离依赖问题】；
传统 Attention
- 方法：基于源端和目标端的隐向量计算Attention，
- 结果：源端每个词与目标端每个词间的依赖关系 【源端->目标端】
- 问题：忽略了 远端或目标端 词与词间 的依赖关系
核心思想：self-attention的结构在计算每个token时，总是会考虑整个序列其他token的表达；
- 举例：“我爱中国”这个序列，在计算"我"这个词的时候，不但会考虑词本身的embedding，也同时会考虑其他词对这个词的影响
- 目的：学习句子内部的词依赖关系，捕获句子的内部结构。
步骤
embedding层：
- 目的：将词转化成embedding向量；
Q，K，V 向量计算：
根据 embedding 和权重矩阵，得到Q，K，V；
- Q：查询向量，目标字作为 Query；
- K：键向量，其上下文的各个字作为 Key；
- V：值向量，上下文各个字的 Value；
权重 score 计算：
- 查询向量 query 点乘 key;
- 目的：计算其他词对这个词的重要性，也就是权值；
scale 操作：
- 乘以 $\frac{1}{\sqrt{d_{k}}}$；
- 目的：起到调节作用，使得内积不至于太大。实际上是Q，K，V的最后一个维度，当 $d_k$ 越大， $QK^T$ 就越大，可能会将 Softmax 函数推入梯度极小的区域；
Softmax 归一化：
- 经过 Softmax 归一化；
Attention 的输出计算：
- 权值 score 和各个上下文字的 V 向量 的加权求和
- 目的：把上下文各个字的 V 融入目标字的原始 V 中
举例
- 答案就是文章中的Q，K，V，这三个向量都可以表示"我"这个词，但每个向量的作用并不一样，Q 代表 query，当计算"我"这个词时，它就能代表"我"去和其他词的 K 进行点乘计算其他词对这个词的重要性，所以此时其他词(包括自己)使用 K 也就是 key 代表自己，当计算完点乘后，我们只是得到了每个词对“我”这个词的权重，需要再乘以一个其他词(包括自己)的向量，也就是V(value)，才完成"我"这个词的计算，同时也是完成了用其他词来表征"我"的一个过程
优点
- 捕获源端和目标端词与词间的依赖关系
- 捕获源端或目标端自身词与词间的依赖关系
八、self-attention 如何解决长距离依赖问题？
引言：
在上一个问题中，我们提到 CNN 和 RNN 在处理长序列时，都存在 长距离依赖问题，那么你是否会有这样 几个问题：
- 长距离依赖问题 是什么呢？
- 为什么 CNN 和 RNN 无法解决长距离依赖问题？
- 之前提出过哪些解决方法？
- self-attention 是如何 解决 长距离依赖问题的呢?
下面，我们将会围绕着几个问题，进行一一解答。
长距离依赖问题 是什么呢？
- 介绍：对于序列问题，第 $t$ 时刻 的 输出 $y_t$ 依赖于 $t$ 之前的输入，也就是 说 依赖于 $x_{t-k}, k=1,...,t$，当间隔 $k$ 逐渐增大时，$x_{t-k}$ 的信息将难以被 $y_t$ 所学习到，也就是说，很难建立 这种 长距离依赖关系，这个也就是 长距离依赖问题（Long-Term Dependencies Problem）。
为什么 CNN 和 RNN 无法解决长距离依赖问题？
CNN:
捕获信息的方式：
- CNN 主要采用 卷积核 的 方式捕获 句子内的局部信息，你可以把他理解为 基于 n-gram 的局部编码方式捕获局部信息
问题：
- 因为是 n-gram 的局部编码方式，那么当 $k$ 距离 大于 $n$ 时，那么 $y_t$ 将难以学习 $x_{t-k}$ 信息；
举例：
- 其实 n-gram 类似于 人的 视觉范围，人的视觉范围 在每一时刻 只能 捕获 一定 范围内 的信息，比如，你在看前面的时候，你是不可能注意到背后发生了什么，除非你转过身往后看。
RNN:
捕获信息的方式：
- RNN 主要 通过 循环 的方式学习(记忆) 之前的信息$x_{t}$；
问题：
- 但是随着时间 $t$ 的推移，你会出现梯度消失或梯度爆炸问题，这种问题使你只能建立短距离依赖信息。
举例：
- RNN 的学习模式好比于 人类 的记忆力，人类可能会对 短距离内发生的 事情特别清楚，但是随着时间的推移，人类开始 会对 好久之前所发生的事情变得印象模糊，比如，你对小时候发生的事情，印象模糊一样。
解决方法：
- 针对该问题，后期也提出了很多 RNN 变体，比如 LSTM、 GRU，这些变体 通过引入 门控的机制 来 有选择性 的记忆 一些 重要的信息，但是这种方法 也只能在 一定程度上缓解 长距离依赖问题，但是并不能 从根本上解决问题。
之前提出过哪些解决方法？
引言：
- 那么 之前 主要采用 什么方法 解决问题呢?
解决方法：
增加网络的层数
- 通过一个深层网络来获取远距离的信息交互
使用全连接网络
- 通过全连接的方法对 长距离 建模；
问题：
- 无法处理变长的输入序列；
- 不同的输入长度，其连接权重的大小也是不同的；
self-attention 是如何 解决 长距离依赖问题的呢?
解决方式：
- 利用注意力机制来“动态”地生成不同连接的权重，从而处理变长的信息序列
具体介绍：
- 对于 当前query，你需要 与 句子中 所有 key 进行点乘后再 Softmax ，以获得 句子中 所有 key 对于 当前query 的 score(可以理解为 贡献度)，然后与 所有词 的 value 向量进行加权融合之后，就能使 当前 $y_t$ 学习到句子中 其他词$x_{t-k}$的信息；
九、self-attention 如何并行化？
引言：
在上一个问题中，我们主要讨论了 CNN 和 RNN 在处理长序列时，都存在 长距离依赖问题，以及 Transformer 是 如何解决 长距离依赖问题，但是对于 RNN ,还存在另外一个问题：
- 无法并行化问题
- 那么，Transformer 是如何进行并行化的呢？
Transformer 如何进行并行化？
- 核心：self-attention
为什么 RNN 不能并行化：
- 原因：RNN 在 计算 $x_i$ 的时候，需要考虑到 $x_1 ~ x_{i-1}$ 的 信息，使得 RNN 只能 从 $x_1$ 计算到 $x_i$;
思路：
- 在 self-attention 能够 并行的 计算 句子中不同 的 query，因为每个 query 之间并不存在 先后依赖关系，也使得 transformer 能够并行化；
十、multi-head attention 怎么解?
思路：
- 相当于 $h$ 个 不同的 self-attention 的集成
- 就是把self-attention做 n 次，取决于 head 的个数；论文里面是做了8次。
步骤：
- step 1 : 初始化 N 组 $Q，K，V$矩阵(论文为 8组)；
- step 2 : 每组 分别 进行 self-attention;
step 3：
- 问题：多个 self-attention 会得到 多个 矩阵，但是前馈神经网络没法输入8个矩阵；
- 目标：把8个矩阵降为1个
步骤：
- 每次self-attention都会得到一个 Z 矩阵，把每个 Z 矩阵拼接起来，
- 再乘以一个Wo矩阵，
- 得到一个最终的矩阵，即 multi-head Attention 的结果；
最后，让我们来看一下完整的流程：
换一种表现方式：
- 动图介绍
十一、为什么要 加入 position embedding ？
问题：
- 介绍：缺乏 一种 表示 输入序列中 单词顺序 的方法
- 说明：因为模型不包括Recurrence/Convolution，因此是无法捕捉到序列顺序信息的，例如将K、V按行进行打乱，那么Attention之后的结果是一样的。但是序列信息非常重要，代表着全局的结构，因此必须将序列的分词相对或者绝对position信息利用起来
- 目的：加入词序信息，使 Attention 能够分辨出不同位置的词
思路：
- 在 encoder 层和 decoder 层的输入添加了一个额外的向量Positional Encoding，维度和embedding的维度一样，让模型学习到这个值
位置向量的作用：
- 决定当前词的位置；
- 计算在一个句子中不同的词之间的距离
步骤：
- 将每个位置编号，
- 然后每个编号对应一个向量，
- 通过将位置向量和词向量相加，就给每个词都引入了一定的位置信息。
论文的位置编码是使用三角函数去计算的。好处：
- 值域只有[-1,1]
- 容易计算相对位置。
注：
$pos$ 表示当前词在句子中的位置
$i$ 表示向量中每个值 的 index
在偶数位置：使用 正弦编码 $sin()$;
在奇数位置：使用 余弦编码 $cos()$;
十二、为什么要 加入 残差模块？
- 动机：因为 transformer 堆叠了 很多层，容易 梯度消失或者梯度爆炸
十三、Layer normalization。Normalization 是什么?
- 动机：因为 transformer 堆叠了 很多层，容易 梯度消失或者梯度爆炸；
原因：
- 数据经过该网络层的作用后，不再是归一化，偏差会越来越大，所以需要将 数据 重新 做归一化处理；
目的：
- 在数据送入激活函数之前进行normalization（归一化）之前，需要将输入的信息利用 normalization 转化成均值为0方差为1的数据，避免因输入数据落在激活函数的饱和区而出现 梯度消失或者梯度爆炸 问题
介绍：
- 归一化的一种方式
- 对每一个样本介绍均值和方差【这个与 BN 有所不同，因为他是在 批方向上 计算均值和方差】
- 公式
BN 计算公式
LN 计算公式
十四、什么是 Mask？
- 介绍：掩盖某些值的信息，让模型信息不到该信息；
类别：padding mask and sequence mask
padding mask
- 作用域：每一个 scaled dot-product attention 中
动机：
- 输入句子的长度不一问题
方法：
- 短句子：后面 采用 0 填充
- 长句子：只截取 左边 部分内容，其他的丢弃
原因：
- 对于 填充 的位置，其所包含的信息量 对于 模型学习 作用不大，所以 self-attention 应该 抛弃对这些位置 进行学习；
做法：
- 在这些位置上加上 一个 非常大 的负数（负无穷），使 该位置的值经过 Softmax 后，值近似 0，利用 padding mask 标记哪些值需要做处理；
sequence mask
- 作用域：只作用于 decoder 的 self-attention 中
- 动机：不可预测性；
- 目标：sequence mask 是为了使得 decoder 不能看见未来的信息。也就是对于一个序列，在 time_step 为 t 的时刻，我们的解码输出应该只能依赖于 t 时刻之前的输出，而不能依赖 t 之后的输出。因此我们需要想一个办法，把 t 之后的信息给隐藏起来。
做法：
- 产生一个下三角矩阵，上三角的值全为0，下三角全是 1。把这个矩阵作用在每一个序列上，就可以达到我们的目的
sequence mask 公式
注意力矩阵， 每个元素 $a_{ij}$ 代表 第 i 个词和第 j 个词的内积相似度
下三角矩阵，上三角的值全为0，下三角全是 1
注：
在 decoder 的 scaled dot-product attention 中，里面的 attn_mask = padding mask + sequence mask
在 encoder 的 scaled dot-product attention 中，里面的 attn_mask = padding mask
十五、Transformer 存在问题？
引言
- 居然 Transformer 怎么厉害，那么 是否也存在不足呢?
- 答案: 有的
问题一：不能很好的处理超长输入问题？
- 介绍：Transformer 固定了句子长度；
举例：
- 例如 在 Bert 里面，输入句子的默认长度 为 512；
对于长度长短问题，做了以下处理：
- 短于 512：填充句子方式；
长于 512：
- 处理方式一：截断句子方式（Transformer 处理方式）；
处理方式二：将句子划分为 多个 seg (Vanilla Transformer 处理方式);
思路：
- 将文本划分为多个segments；
- 训练的时候，对每个segment单独处理；
问题：
- 因为 segments 之间独立训练，所以不同的token之间，最长的依赖关系，就取决于segment的长度 (如图(a))；
- 出于效率的考虑，在划分segments的时候，不考虑句子的自然边界，而是根据固定的长度来划分序列，导致分割出来的segments在语义上是不完整的 (如图(a))；
- 在预测的时候，会对固定长度的 segment 做计算，一般取最后一个位置的隐向量作为输出。为了充分利用上下文关系，在每做完一次预测之后，就对整个序列向右移动一个位置，再做一次计算，这导致计算效率非常低 (如图(b))；
处理方式三：Segment-Level Recurrenc ( Transformer-XL 处理方式);
思路：
- 在对当前segment进行处理的时候，缓存并利用上一个segment中所有layer的隐向量序列；
- 上一个segment的所有隐向量序列只参与前向计算，不再进行反向传播；
问题二：方向信息以及相对位置 的 缺失 问题？
动机：
方向信息和位置信息的缺失，导致 Transformer 在 NLP 中表现性能较差，例如在 命名实体识别任务中；
举例：
- 如下图，“Inc”单词之前的词很有可能就是机构组织（ORG），“in”单词之后的词，很有可能是时间地点（TIME）；并且一个实体应该是连续的单词组成，标红的“Louis Vuitton”不会和标蓝的“Inc”组成一个实体。但是原始的Transformer无法捕获这些信息。
解决方法：
- 可以查看 TENER: Adapting Transformer Encoder for Name Entity Recognition 【论文后期会做总结】
问题三：缺少Recurrent Inductive Bias
动机：
- 学习算法中Inductive Bias可以用来预测从未遇到的输入的输出（参考[10])。对于很多序列建模任务（如需要对输入的层次结构进行建模时，或者在训练和推理期间输入长度的分布不同时），Recurrent Inductive Bias至关重要【可以看论文The Importance of Being Recurrent for Modeling Hierarchical Structure】
问题四：Transformer是非图灵完备的： 非图灵完备通俗的理解，就是无法解决所有的问题
动机：
- 在Transformer中，单层中sequential operation (context two symbols需要的操作数)是$O(1)$ time，独立于输入序列的长度。那么总的sequenctial operation仅由层数$T$决定。这意味着transformer不能在计算上通用，即无法处理某些输入。如：输入是一个需要对每个输入元素进行顺序处理的函数，在这种情况下，对于任意给定的深度$T$的transformer，都可以构造一个长度为 $N>T$;
问题五：transformer缺少conditional computation
动机：
- transformer在encoder的过程中，所有输入元素都有相同的计算量，比如对于“I arrived at the bank after crossing the river", 和"river"相比，需要更多的背景知识来推断单词"bank"的含义，然而transformer在编码这个句子的时候，无条件对于每个单词应用相同的计算量，这样的过程显然是低效的。
问题六：transformer 时间复杂度 和 空间复杂度 过大问题
动机：
- Transformer 中用到的自注意力与长度n呈现出$O(n^2)$的时间和空间复杂度
解决方法：
十六、Transformer 怎么 Coding?
- 最后的最后，送上 whalePaper 成员 逸神 的 【Transformer 理论源码细节详解】;
- 理论+实践，干活永不累！
