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Attention Is All You Need

Attention Is All You Need

还在用 RNN 做 NLP ?NLP迎来新纪元了!快来学习下现在最火的BERT用的Transformer模型吧。
谷歌团队在18年提出的用于生成词向量的BERT算法在NLP的11项任务中取得了效果的大幅提升,堪称2018年深度学习领域最振奋人心的消息。而BERT算法的最重要的部分谷歌团队在17年发表的论文《Attention Is All You Need》中提出的Transformer的概念。
首先我们来复习下基于RNN的Seq2Seq模型中的attention机制,来通过下面的动画来大概了解下attention机制是用来干嘛的。
在机器翻译中常用的 Seq2Seq 模型中,加入 attention 机制是将每一个 encoder 的 RNN 的隐层都传递给decoder ,decoder 再做如下的 attention 分析,
                

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下图是 attention 分析的细节:
                
attention_score.gif

Attention 机制就是将decoder 的 hidden state 和与每一个encoder的hidden state 的做一个匹配程度的分析,然后给出一个评分,这里评分的机制有很多,可以用一个小的网络也可以用线性计算,然后将这些score 用Softemax归一化,再和相对应的hi相乘,再把所有的hi累加起来形成新的hidden state。也就是说,评分高的hidden state所占的比重多,评分低的就占比少。
先初始化一个hidden state 和一个 end 标记的向量作为输入,得到一个hidden state: h4, 再把h4 和之前在encoder里面得到的所有隐藏状态h1,h2,h3做attention分析,得到最后的C4,然后将C4和h4 拼起来一起输入到一个前馈网络得到第一个词的输出。接下来就是将第一层的输出和得到的h4,作为下一层的输入,做同样的操作,一直这样继续下去直到输出 end 标记。

<br />在对 attention 有一个大概的概念之后,我们来正式讲下这篇论文,论文作者提出了一个Transformer 的模型,这个模型的特点主要在它是完全基于 attention 机制来做 NLP,直接放弃了RNN和CNN,也就是为什么这篇论文叫Attention Is All You Need的原因。放弃了RNN之后有一个很大的好处就是整个模型在训练的时候有更好的并行性,训练时间可以大大减少,因为用RNN模型的时候在encoder里面单词都要一个一个顺序输入,而在如果用Transformer可以直接输入一句句子。模型结构如下图所示:<br />                        ![Transformer-model.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2019/png/388662/1566874806977-60036b11-a127-41b1-908d-b33e0ac499c3.png#align=left&display=inline&height=481&name=Transformer-model.png&originHeight=1154&originWidth=1113&size=106833&status=done&width=464)<br />这个模型看上去很复杂,其实相对于RNN,要更简单一点,下面我们一点一点讲。<br />在Transformer中同样的有 encoders 和 decoders,encoder 对输入进行编码,decoder 对编码得到的结果进行解码,下图以黑盒的形式表现了模型的主要结构,输入被传输进 encoder,encoder 会传出一部分内容到 decoder,也会传一部分内容到下一层的 encoder,encoder 和 decoder 都有一个 Self-Attention 模块和 一个前馈网络模块,decoder 比 encoder 多一个 Encoder-Decoder Attention 模块,<br />            ![Transformer_decoder.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2019/png/388662/1566875060404-274cfa84-59ec-4dea-891c-ba7c8abc7a8b.png#align=left&display=inline&height=178&name=Transformer_decoder.png&originHeight=279&originWidth=879&size=38751&status=done&width=560)<br />这里的 Self-Attention 模块是整个结构的核心,我们先用一个例子来帮助大家理解下什么是Self-Attention:<br />这里有句句子:The animal didn't cross the street because it was too tired <br />要让计算机理解这句句子,需要让计算机搞清楚里面的
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it 是指代那个单词,是street还是animal?也就是给输入的句子中每个单词之间一个相关性程度的判定。前文RNN的例子中的attention是输入与输出之间的attention,而self-attention是句子内部之间的attention。通过attention机制我们可以得到如下图的词汇之间的关联程度,It与The animal关联程度最高。

                            

transformer_self-attention_visualization.png

在大概理解了什么是 Self-Attention 之后我们来看论文中作者是如何设计模型来做这种机制的。作者将设计的模型称为Scaled Dot-Product Attention,如下图所示作者从输入中提取出了三个矩阵:Q,K,V。通过如下公式来做 Self-Attention 分析。
                                                
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公式.png

我们以机器翻译的例子来看这三个矩阵是如何提取的:
                    
transformer_self_attention_vectors.png

                                
在这个例子中,首先利用word embedding 技术将句子的词汇转换成向量,得到这里x1,x2向量作为模型的输入,论文里面的标准模型的词向量是512维,然后利用每个xi向量构建出三种向量:q (Query) , k (Key) ,v(Value),构建方法是用xi对这里的 Wq , Wk 和 Wv三个矩阵做内积,这里矩阵里面的数值也是作为参数学出来的。得到的三种向量他们的维度是可以和输入的xi不一样的,论文里面用的是64。然后下图是评分的机制:
                        
self-attention-output.png

将每个q向量分别与其他所有k向量做内积,得到所有有向量在这个qi位置上所占的比重。也就是我们要的Score,得到的score就代表了每个向量在当前位置所占的权值,然后为了让学习过程中的gradient更加稳定,作者将这些score做了一个缩放(除以根号dk),接下来就是把这些得到的新的 scores 去乘对应单词的value向量,最后再总的加起来得到这里的 z1也就是我们要处理的Attention过后的结果。小编认为作者在这里给向量取的名字的意思是:q(Query)是每个单词像其他所有单词做一个询问,而k(Key)是蕴含了词汇之间关系的信息,给每个单词的Query提供关系数值。而 v(Value) 蕴含的是词汇信息。但这也只是小编的猜测,论文中作者并没有明确说明。数学模型上就只是简单的向量之间的内积。经过这样的例子相信上面的公式应该很好理解了:
                                                
self-attention-matrix-calculation-2.png

                                                                
公式.png

在实际的模型中,作者对刚刚的模型做了进一步的改进,作者称这个模型为Multi-head attention,整个模型主要就是将多个Scale Dot-Product Attention 模型堆叠起来,组成成新的模型(每个小模型对应一个head,所以叫Multi-Head)如下图所示:
                                
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我们还是用上面那句话的例子来说明这样做的好处,如下图所示:
                                        
transformer_self-attention_visualization_2.png

这张图是两个 head 得到的attention效果,可以看到 it在一个head中主要把attention集中在animal,而另一个集中在了 tired 上,很明显这样的对语义的理解是有帮助的。下面我们来看下具体结构:
        
transformer_multi-headed_self-attention-recap.png

和前面的模型一样,我们将输入做线性运算生成Q,K,V矩阵,不同的是我们这里定义8组不同的Wq,Wk,Wv,生成八组不同的Q,K,V矩阵,也就是论文里说的 8 个head,然后将8组不同的QKV 用 这个公式生成  8组  attention z0到z7,然后将z0-z7拼接起来和这里的W0做内积,得到最终的编码结果 Z ,用来输入到后面的前向网络。
聪明的你看到这里肯定会发现这个模型直接放弃RNN会有一个缺点就是丢失了一定的词汇的顺序信息,就是哪个单词在前哪个单词在后都是对句子的意思是有影响的。所以作者提出了用Postional encoding 的方法来弥补这个不足。如下图所示:
    
transformer_positional_encoding_example.png

                                            
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当输入的词汇经过 embedding 之后得到的向量并不是直接输入模型,而是要加上一个位置信息的向量,位置向量的计算公式如上图所示,作者在论文中并没有具体讲为什么用这样的公式,只说了因为这里用的三角函数可以让不同位置的PE值相互线性表示。作者也尝试了通过学习的方法来做这个位置信息,并取得了同样好的效果,但是用这里的公式计算速度更快。
模型的核心 Self-Attention 到此就讲完了,我们下面来看看 encoders 和 decoders 是如何一起工作的:
transformer_decoding_2.gif

Input 经过刚刚讲的一系列的encode过程后,我们将每一层 encoder 生成的 K 和 V矩阵传给decoder,然后decoder输出和之前的RNN模型一样也是一个词一个词的输出。
            
transformer_resideual_layer_norm_3.png

decoder先对自己当前得到的内容做一个self-attention,生成的编码过后的 z 输入到前馈网络,网络的输出再输入到下一层的Encoder-Decoder Attention 模块(从图片中可以看出作者用在网络的设计上用了残差网络的结构,把输入加到输出再传给下一层),Encoder-Decoder Attention 模块的机构是和Self-Attention 模块是一样的,只是在获取Q , K , V矩阵的时候,模块只对前一层的输入生成Q矩阵,而K和V矩阵从对应层的 encoder 中获取,也就是解码encoder中的内容。
当得到decoder的最后一层输出后,我们将输出进行一个线性运算和softmax归一化得到每个单词的概率,取概率最大的单词输出。如下图所示:
transformer_decoder_output_softmax.png


实验:
作者用这个模型做了英德的翻译,下图是不同超参数的模型之间效果的对比:
            
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可以看出这里最后一行最大的模型在BLEU评分上得到了最好的效果。
同时作者也做了英法的翻译与其他模型进行了对比:
            
实验结果.png

 可以看出最大的Transformer模型不光是在BLEU评分上比RNN\CNN高,而且计算量也更加少。

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