Transformer (Attention Is All You Need) 论文精读笔记

Transformer(Attention Is All You Need)

Attention Is All You Need

参考：跟李沐学AI-Transformer论文逐段精读【论文精读】

摘要（Abstract）

首先摘要说明：目前，主流的序列转录（序列转录：给一个序列，转录为另外一个新的序列）模型都是基于RNN和CNN，且一般都是一个encoder和decoder的架构。在这些encoder和decoder中通常会使用注意力机制。然后，作者接着说，这篇文章提出了一个简单的只使用了注意力机制的模型架构-Transformer，而没有使用RNN或CNN等卷积操作。接着，作者将该架构在两个机器翻译任务上进行实验，可以实现更好的性能和更少的训练时间。

导言（Introduction）

首先作者介绍了RNN、GRN等主流的sequence models，然后作者指出，这里面有两个比较主流的模型，一个叫做语言模型，海有一个是当输出结构化信息比较多的时候的encoder和decoder架构的模型。

然后，作者讲了RNN的特点和缺点，在RNN中给一个序列，其做法是对序列从左往右一步一步往前做的。当前第t个词的状态 $h_t$ 是由前一个词的状态 $h_{t-1}$ 和当前词本身决定的。这样的话RNN就可以把前边学到的历史信息通过 $h_{t-1}$ 放到当下，然后和当前词做一些计算，然后输出。RNN存在的问题比较难以并行。

在第三段，作者指出，Attention机制已经在RNN中使用，主要是用在解决，如何将encoder的信息传递给decoder中。

在导言的最后一段中，作者指出，本篇文章提出了一个叫做Transformer的模型，不再使用之前的RNN layers，而是纯注意力机制。

模型架构（Model Architecture）

首先，作者说明大多数的序列转录模型中都具有encoder和decoder架构。然后，解释encoder是将一个序列表示为中间的向量表示形式，然后decoder是将中间的向量表示形式，表示为最后的输出。这里的输入和输出不一定具有同样的长度（例如：英文转为中文的话，长度不一定是一样的）。但是需要注意的是，在decoder解码的时候，结果输出是一个一个生成的，文中指出这种解码机制叫做自回归（auto-regressive模型，在这个模型中输入又是输出，即：过去时刻的输出又是当前时刻的输入）。

Transformer模型架构是将self-attention、point-wise和FCN（全连接层）堆叠在一起的。整个Transformer模型架构如下图所示。

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上图中，左边部分为Transformer的encoder架构，右边部分为decoder架构。其中，encoder的输入是序列（可以是图片序列、语句序列等），decoder的输入是上一个decoder的输出。

编码器encoder

首先，作者介绍了encoder：使用6个完全一样的上图中的encoder组成。作者将6个encoder中的每一个叫做layer，其中每个layer中有两个sub layer。第一个sub layer叫做“Multi-Head self-attention”机制，第二个sub layer叫做point wise FFN（其实就是一个MLP前向传播网络）。对每个子层使用一个残差连接。最后使用一个layer normalization（层级正则化）。其中， $L a yer N or m (x + S u b l a yer (x))$ 表示，针对每个encoder层来说，输入x首先经过sublayer层然后和x进行相加，之后再通过一个Norm层。文中说，将每个encoder层的输出向量维度设置为512。（这里和CNN不一样，在基于CNN架构的模型中对向量的维度是长度方向上减少，而channel方向上增加，这里只是使用一个固定维度为512的向量，所以Transformer相对来说架构比较简单）

解释LayerNorm（以及为什么在Transformer的架构中不使用BatchNorm）

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上图中，解释了为什么Transformer中不使用Batch Norm而是使用Layer Norm。

解码器decoder

Transformer中decoder和encoder的架构很相似，数量也是N=6个进行堆叠。不一样的地方在于decoder中加入了第三个sub layer，这个第三子层同样是一个多头注意力机制，其作用为防止decoder在做预测的时候，不能看到当前t时刻之后的输入（因为Transformer中使用了注意力机制，同一时刻理论上所有的输入都是可以看到的，但是这样在解码的时候不合理，所以使用了这个Masked Multi-Head Attention Encoder，即使用一个掩码机制来限制decoder去接受当前时刻t之后的输入，从而保证训练和预测的时候行为是一致的。）

注意力Attention

首先作者介绍了Attention Function的含义：attention function是一个将一个query和一系列key-value对映射为输出（output）的函数。这里的query、keys、values、output都是一些向量。output是values的加权和，所以output的维度和values的维度是一样的。对于每个value对应的权重是该value对应的key与query计算相似度之后得到的。（这里计算相似度的函数不一样就会导致不一样的注意力机制）

Scaled Dot-Product Attention

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文中提出的注意力机制中，query和key是等长的，都等于 $d_k$ ，values为 $d_v$ 。作者指出，将query和key做点积，结果作为相似度（如果两个等长向量的内积越大，即余弦值越大，那么两个向量的相似度越大）。将得到的结果除以 $\sqrt{d_k}$ ，即向量的长度。query会和每一个key做内积，然后将得到的结果输入到softmax当中，得到N个非负的且加起来和等于1的权重。然后，将这些权重作用在N个key对应的N个value上面，这样就得到了最后的输出。

实际运算过程中对上述相似度计算过程的处理

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query可以写成一个矩阵 $Q$ （因为不止一个query），且需要注意的是上图中展示的Q（多个query组合得到的矩阵）中的query数量可以和key的数量不一致，但是每个query与key的长度一定是一致的，这样才能做内积。上图中的两个矩阵相乘之后，就可以得到一个 $N\times M$ 的矩阵。然后，将该矩阵除以 $\sqrt{d_k}$ ，之后对结果的每一行做softmax即可（行与行之间是独立的）。然后，将结果乘以values即可。最后就可以得到 $N\times d_v$ 的矩阵。

然后，作者指出了上述提出的注意力机制和传统的注意力机制的区别。一般来说有两种注意力机制：加型注意力（可以处理query和key不等长的情况）。另外一个叫做点积的注意力机制。本文提出的注意力机制基本上和点积注意力机制一样，只是本文的注意力机制中除了 $\sqrt{d_k}$ 。

为什么本文提出的注意力机制需要除以一个 $\sqrt{d_k}$

作者解释：当 $d_k$ 不是那么大的时候，其实除与不除基本没有区别。但是对于较长的key和query来说，两者点积之后得到的矩阵，在通过softmax之后，会更加向1和0（两端）靠拢。这样的话，最后计算梯度的时候，梯度会比较小，那么在训练的时候就会出现模型跑不动（训练不起来）情况。

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上图左子图中包含Masked Attention，具体来说，假设query和key是等长的，那么对t时刻，query与key计算时，应该只看 $k_1-k_{t-1}$ 时刻，而不能看 $k_t$ 及其之后的时刻。（因为 $k_t$ 在t时刻还没有计算出来，但是对于注意力机制来说，实际上query可以看到所有key中内容，且query会与key中左右内容进行计算，计算是可以算的，但是在计算最后注意力机制输出的时候不要使用t时刻以及t时刻之后的key的内容即可，实际操作的时候，mask中将t以及t时刻之后的query与key计算的值换成非常大的负数，那么在通过softmax的时候，这些非常大的负数对应的权重就是0。）

Multi-Head Attention机制

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作者在文中说，通过将query/key/value投影到一个低维的向量中，投影h次，然后再做h次的注意力函数，然后将每个函数的输出并到一起，然后再投影得到最终的输出。为什么使用多头注意力机制，是因为本文提出的注意力机制实际上是没有可学习的参数，那么上图中的多头注意力机制中对于query/key/value输入首先通过的Linear线性层中的w和b是可以学习的。也就是说，给h次机会，希望这个多头注意力机制能够学习到不同的投影方法，使得在投影后的那个空间可以匹配得到不同模式需要的相似函数。（这个多头注意力机制与CNN中的多个输出通道有一种相似的感觉）

在实际操作中，作者指出，由于注意力机制中残差连接的存在，输入和输出维度本来就是一样的，那么这个时候使用h个多头注意力机制，对应到每个注意力机制的输出就是原始的单注意力机制/h（这里原始的输入输出维度为512，h=8，那么多头注意力机制中每个头的输入输出维度为512/8=64）

在Transformer架构中使用注意力机制

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上图左子图为encdoer，其中首先将input输入复制三份，分别作为Multi-Head Attention中的key/value/query（这就叫做自注意力机制）。右子图中为decoder，其中首先为一个Masked Multi-Head Attention机制（前边已经解释过），然后是一个和encoder一样的Multi-Head Attention（该注意力层中，key/value来自于encoder，而query来自于decoder的第一个Masked Multi-Head Attention）。

Point wise Feed Forward Networks

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其实，就是一个全连接前向传播网络，就是一个MLP（多层感知机）。但是，作者指出，和传统的FFN不一样的地方在于，其将序列中的每个点（可以理解为，加入输入是一段英文序列，那么一个点就表示一个单词）做一次FFN，即对每个词作用同样的一个MLP（共享权重）。其中，x表示一个512的向量。其中的 $W_1$ 会将512投影成2048维的向量。然后， $W_2$ 会把2048维的向量又投影回512。

扩展：Transformer与CNN的区别

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上图中左边为Transformer的注意力机制，右边为RNN（循环神经网络）。其中，RNN为了得到历史信息，其需要在t时刻使用t-1时刻的信息接入，这种就会造成一个问题，当前t时刻的信息会越来越大。而对于Transformer来说，其做到与RNN相同的获得历史全局信息的过程是使用多个注意力头。

embedding and softmax层

Transformer的输入是多个词源（token），那么在处理的时候需要将每个token映射为一个向量，那么embedding就是针对任何一个token，学习一个长为d的向量来表示。编码器和解码器都有一个embedding过程。最后在softmax之前的Linear线性层也需要一个embedding，这三个embedding层是同样的权重，这样训练起来会简单一些。还有一点，作者在文中说到，将权重乘了 $\sqrt{d_{model}}$ （原始论文中， $d_{model}$ 就是512）。因为，对于embedding层来说，当学习的向量维度变大之后，那么权重值就会变小，乘以 $d_{model}$ 之后，再将embedding之后的token对应的向量与下边的positional encoding层进行相加，会使得两个向量在一个大概相同的scale进行。

positional encoding层

有这个层的原因是：attention层是不会有时序信息的。具体的公式如下：

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上式中，positional encoding是使用周期不一样的sin和cos计算出来的。

为什么使用自注意力机制

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上表中，比较了四种不同类型的层的计算复杂度、顺序计算复杂度（就是说下一步计算需要等前边n步计算完成才能进行计算）、最大路径长度（一个信息从一个点走到另一个点需要走多远）。从表中可以看出，当序列的长度和整个模型宽度差不多的时候且深度都一样的话，实际上attention、rnn、cnn三个模型的复杂度基本上是差不多的。但是attention在信息的糅杂性上好一些。

实际上，attention由于对模型做的假设很少，所以需要更多的数据和更大的模型才可以训练收敛。所以现在基于Transformer的模型都是特别大和特别贵。

训练设置（Training Settings）

文中指出，在训练的时候使用AdamW优化器对模型进行优化，同时使用drop out层对模型进行正则化操作，然后还使用Label Smoothing技术（最先出现在Inception V3中）。

Label Smoothing解释：在使用softmax做最后的输出的时候，传统操作是如果输出接近于1，那么才认为是正确的，但是这里采用设置阈值为0.1（表示只要对一个词预测的置信度等于或超过0.1，那么就认为是正确的。）

但是使用这种技术会导致最后的模型不确信度会增加。

Transformer中超参数的比较

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虽然上表中看上去很多超参数，但是在实际训练的时候，其中能调节的：N、 $d_{model}$ 、h（多头注意力中的头的数量h），其他的超参数都是计算得到的。

结论（Conclusion）

结论中首先说明，本文使用Transformer模型应用在机器翻译任务中，同时取代了之前使用较多的RNN layers，转而使用multi-headed slef-attention机制（这个也是Transformer模型的核心所在）。同时，结论又指出，在机器翻译任务上，Transformer相较于RNN或CNN架构的模型，具有更好性能和更快的训练收敛速度。然后，作者又说，对于Transformer这种纯注意力机制的模型感到激动（这在后边的爆发的基于Transformer的各种任务模型架构上得到了印证）。将Transformer模型架构用在输入形式不单纯为文本形式的其他形式，例如图片、视频等也是作者未来研究的方向。同时，使得生成不那么有序列也是未来的研究目标（个人举例：DETR中对N=100个预测框的生成就是一次性得到的）。