Transformer学习路线
前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！
完全不懂transformer，最近小白来入门一下，下面就是本菜鸟学习路线。Transformer和CNN是两个分支！！因此要分开学习
Transformer是一个Seq2seq模型，而Seq2seq模型用到了self-attention机制，而self-attention机制又在Encoder、Decode中。
因此学习将从self-Attention->Seq2seq->Encoder-Decode->Transformer
1. 问题背景：
目前我们输入的都是一个向量，最后输出类别或者数值（例如一张图片分类或检测task）
假设现在输入变成一排向量，同时长度会改变，那该怎么解决呢？
第一个例子：
词汇序列转换：一个单词对应一个向量，一个句子就是一排长度不一的向量，如何把一个单词表示成一个向量呢？
有两种做法：one-hot Encoding和Word Embeding
one-hot Encoding缺点是每个词汇之间我们看不到任何联系
Word Embedding每个词向量是有语义顺序的，画出来就会是动物在一块(dog,cat,rabbit)，植物在一块(tree,flower)等
第二个例子：
一段声音其实就是一排向量，我们取一段语音信号作为窗口，把其中的信息描述为一个向量（帧），滑动这个窗口就得到这段语音的所有向量，一分钟有6000个声音向量
第三个例子：
图论、知识图谱也是一排向量，社交网络的每个节点就是一个人，节点之间的关系用线连接。每一个人就是一个向量
输入可以是一段文字、语音、图，那么输出是什么？
输出分为三种：
- 一个单词/一小段语音对应一个label （下图第一行）
- 一整个句子/语音对应一个label （下图第二行）
- 输出多少由机器自己决定 （下图第三行）
第一种：一对一（Sequence Labeling）
文字处理：序列标注POS tagging，每个输入的单词都输出对应的词性
语音处理：一段声音信号里面有一串向量，每个向量对应一个音标
图像处理：在社交网络中，推荐某个用户商品（可能会买或者不买）
序列标注（Sequence Labeling）问题
每个输入的单词都输出对应的词性，但是！！！当同一个单词有不同词性时，需要考虑前后文的语义（eg：I saw a saw .我看见一把锯子）
解决方法：利用滑动窗口，每个向量查看窗口中相邻的其他向量的性质。（例如红色方框的window）
但是，如果语句一长，这种方法不能解决整条语句的分析问题，即语义分析。
这就引出了 Self-attention 技术。
类型二：多对一
语义分析：一整个句子的正面评价、负面评价。
语音识别：一段语音整体识别某人的音色。
图像：给出分子的结构，判断其亲水性。
类型三：由模型自定 （seq2seq）
不知道应该输出多少个标签，机器自行决定。
翻译：语言A到语言B，单词字符数目不同
语音识别等
2.Self-Attention
与滑动窗最大的区别就是，所有单词通过Self-Attention考虑整个句子的语义
原理：
self-attention最终想要什么？
本质问题就是给一个输入，输出能看到所有输入的样本信息，然后计算相关性（不同权重）选择自己的注意力点。
原理：输入一个矩阵I（I可能包含多个向量a1，a2，a3，a4），分别乘以Wq，Wv，Wk得到三个矩阵QKV，每个向量a1，a2，a3，a4内部对应分别做Q*K计算相关度A，然后经过softmax转为权重A’，A’乘以V计算加权和就得到最终的结果了，最终的结果是一个数字（相关性权重）。
（此处I就相当于一个句子，而a1，a2，a3，a4就相当于句子中的每个单词）
如何计算相关性？
两种做法：1.做内积（最常用） 2.Additive
3. Multi-head Self-Attention
multi-head相当于两个输入ai，aj并行处理，有点类似CNN中的feature map多通道
分完段，各自算，再汇总， head1的qkv算head1的， 头与头之间在计算相似度时互不打扰， 每个段独立算完，再聚合
Multi-head的优点就是多样性：简单讲就是多head 计算中，每个head 可能计算 关注点不一样所看的不一样
4. Positional Encoding
对于Self-attention来说，并没有序列中字符位置的信息。例如动词是不太可能出现在句首的，因此可以降低动词在句首的可能性，但是自注意力机制并没有该能力。因此需要加入 Positional Encoding 的技术来标注每个词汇在句子中的位置信息。
原理：只需要加一个ei在输入ai上
那么Positional Encoding怎么获取？
1.可以通过数据训练学习得到positional encoding，类似于训练学习词向量，goole在之后的bert中的positional encoding便是由训练得到
2.正余弦位置编码。位置编码通过使用不同频率的正弦、余弦函数生成，然后和对应的位置的词向量相加，位置向量维度必须和词向量的维度一致。
pos表示单词在句子中的绝对位置，pos=0，1，2…，例如：Jerry在"Tom chase Jerry"中的pos=2；dmodel表示词向量的维度，在这里dmodel=512；2i和2i+1表示奇偶性，i表示词向量中的第几维，例如这里dmodel=512，故i=0，1，2…255。
对比之前没有self-attention的应用
- 语音上
之前使用Window滑动窗的方式来读取整段语音，要么一段语音对应一个label，要么一整段语音对应一个label，若语音片段很长，则参数量十分巨大滑动窗的方式就不适用，因此引入Self-Attention。
将每个语音片段放入Self-Attention种来学习前后语音片段的语义
- 图像上
CNN中一张图片可看做一个很长的向量。它也可看做一组向量：一张5 ∗ 10的RGB图像可以看做5 ∗ 10的三个（通道）矩阵，把三个通道的相同位置看做一个三维向量。
- 图论GNN
自注意力机制的缺点就是计算量非常大，因此如何优化其计算量是未来研究的重点。
5. Self-Attention VS CNN
Self-Attention在全局中找到相关的pixel，就好像CNN中的窗口（reception field）是自动学出来的一样
例如：1的那个pixel产生query，其他的各个pixel产生key。在做inner-product的时候，考虑的不是一个小的范围，而是一整张图片。
self-attention是一种复杂化的CNN，在做CNN的时候是只考虑感受野红框里面的资讯，而感受野的范围和大小是由人决定的，但是self-attention由attention找到相关的pixel，就好像是感受野的范围和大小是自动被学出来的
参考paper： On the Relationship between Self-Attention and Convolution Layers
如果用不同的数据量来训练CNN和self-attention，会出现不同的结果。
数据量少用CNN，数据量多用Self-Attention
6. Self-Attention VS RNN
RNN没有办法平行处理，只能存在Memory里一步步来回传递
而Self-Attention每个向量做QKV，只需要不同向量间相互match就可以，可以平行处理四个输出
------------------------------------------下面更新Transform--------------------------------------
1.Seq2seq
Transformer 就是一个 Seq2seq (Sequence-to-sequence) 的模型
Seq2seq属于第三种输出类别：Input a seqence,output a sequence(The output length is determined by model) 输入一排向量，输出长度任意由机器自己决定
1.1 背景
第一个例子
语音识别。输入的语音信号就是一串向量，输出就是语音信号对应的文字。但是语音信号的长度和输出的文字个数并无直接联系，因此需要机器自行决定。机器翻译、语音翻译也是如此
同时，seq2seq也可以训练聊天机器人，输入一个‘Hi’，Seq2seq输出一长句‘Hello！How are you today’
各式各样的NLP问题，往往都可以看作QA问题，例如问答系统（QA），让机器读一篇文章，读入一个问题，就输出一个答案。而该问题就可以用 Seq2seq 的模型来解决：
第二个例子
语法剖析：
输入一段文字，机器要做的就是产生一个树状结构，告诉我们哪些文字或单词组合起来是名词，哪些组合是形容词等
第三个例子
多标签分类 (Multi-label Classification)
每个事物可以对应很多种类
比如输入一篇文章，机器帮你自己决定它属于多少个class（class9，class7，class13）
2. seq2seq原理（Encoder-Decoder）
一般Seq2seq会分成两部分：Encoder、Decoder
2.1 Encoder部分：
Encoder 要做的事情就是给一排向量，输出一排向量
Encode这部分可利用多种模型实现，如 CNN, RNN 等。（左上角图）
本文只讲Transformer 中的 Encoder ，Bert就是Transformer的Encoder，里面由多个Block组成进行不断输入输出一排向量（右上角图）
我自己简单概括就是：（左下，右下两张图）
输入一排向量和Positional Encoding位置信息------>送入Multi-head Attention----->输入的这排向量做self-attention（拿一个head举例）与输入做残差和Layer Norm-------->送入FC----->再将FC的输入和输出做残差和Layer Norm------>最终输出一排向量（多次重复Block就得到了输出）
整张图流程如下：图很重要！！！！！！！
在Transformer Encode里每一个Block具体步骤如下：
1.输入一排向量B后送入Self-Attention得到输出一排向量A，两者做残差A+B
2.将得到的A+B的结果做Layer Norm（LN与BN区别：BN是按维度计算，LN是按行计算）
3.将LN归一的结果送入FC层，并且也做残差，将FC做完残差的结果送入LN层，最后LN输出的结果就是最终Encode输出的结果
Tips:
1.残差结构是为了解决梯度消失问题，可以增加模型的复杂性。
2.batchnorm是对一批样本中进行归一化，而layernorm是对每一个样本进行一次归一化
3.Encoder的输入包含两个，是一个序列 + positional embedding，用正余弦函数对序列中的位置进行计算（偶数位置用正弦，奇数位置用余弦）
LN与BN：一个按行，一个按列
参考paper：为什么要用LN而不用BN？最后提出PowerNorm
PowerNorm：Rethinking BatchNormalization in Transformers
2.2 Decoder部分：
先假设Decoder是一个独立的块，研究它的输入和输出。
Decoder的输入分为两个：一个是Encoder部分的输出，另一个是begin token（类似于标志位，用one-hot表示）
输出是：对应位置的输出词的概率。
Decoder分为两种模式：Autoregression (AT) / Non-Autoregression (NAT)，而Transformer中用的是Autoregression（AT）, NAT部分可选择不看
1. Autoregressive（自归）
如果把decoder当成一个黑匣子，这个黑匣子先接受一个特殊符号start，把 Encoder 的输出先读进去,依次向decoder输入其中的向量，经过decoder产生一个向量，通过softmax得到一个向量的score，选取score最高的就是这个输出，再接着Decoder的输入将是自己前一个输出（有点类似RNN记住前一个信息），最终输出一个end Token终止符号
输入：一个是Encoder部分的输出，另一个是begin token
输出是：对应位置的输出词的概率。
但是当有一个文字输出错误，接下来Decoder就会用这个错误的结果【一步错步步错】：
而Teacher Forcing 最常见带来的问题就是 Exposure Bias，解决方法在第四点
2. Not-Autoregressive （NAT 非自归）
Autoregressive是一个一个输入一个一个输出
Not-Autoregressive是输入一排start，最后直接输出一整个句子
那么如何确定NAT decoder的输出长度呢？
1.可以用一个预测网络预测输出的长度，再进行句子的输出
2.也可以一直进行输出，然后通过end来把句子截断
NAT优点：并行处理(可以一起输入，然后一起进行输出)，速度快；输出长度可控。
缺点：NAT的表现往往逊色于AT：多模态问题 Multi-modality.
可以认为AT和NAT在Encoder端是完全一样的，只是在Decoder端不同，AT在Decoder时通过此前所有时刻的结果来预测下一时刻的生成词，而NAT在Decoder时通过一个隐变量来生成每一时刻的结果，使得整个解码过程独立并行，关键就在于怎么定义这个隐变量。
实际上Decoder并不是一个独立的块，它是与Encoder连起来的，下面研究在Transformer中是怎么连接起来的，参考下面第二点的Cross Attention。
3. Transformer 中Encoder和 Decoder如何连接
下图就是Transformer具体结构，采用Encoder-Decoder架构
Transformer的Decoder与Encoder的不同在于两个地方：
1.Self-Attention变成了Masked Self-Attention
2.Decoder多一层Cross Attention
1.Self-Attention变成了Masked Self-Attention
普通的Self-Attention是整个一排向量送进去，输出是整个一排向量，而Masked Self-Attention输入是一个一个输进去，输出只能考虑先前输入向量，不考虑之后的，是一个一个输出的
例如，想要输出b2时，Masked Self-Attention只考虑a1，a2的输入，a3，a4在b2输出之后因此不考虑
2、Decoder多一层Cross Attention
Encoder和Decoder如何相互连接？
Cross Attention 位于Decoder内，是连接Encoder和Decoder的桥梁，它有三个输入，其中两个来自于Encoder，一个来自Decoder。
两个encoder的输出+一个decoder的输入送到Multi-head self-Attention中
Cross Attention 跨越注意力
Cross Attention 机制不是 Transformer，其先于 Transformer 出现，后来出现了 Self-attention 才有了 Transformer
Decoder这边输入Start到Masked Self-Attention中产生一个Q，这个Q与Encoder部分做self-Attention后产生的K计算相关性得到α，α再和v做点乘后得到的结果送入FC
4. 训练和推理
Transformer的Decoder需要分为_训练部分和推理部分_来讨论。
Encoder模块的执行过程相同，Encoder可以并行计算，一次性Encoding出来.
Decoder模块的执行过程不同，训练流程是一次输出b个序列中所有的单词的预测结果，而推理流程则是一次生成b个序列中一个单词的预测，需要多步来预测序列中所有的单词。
自己理解就是训练时的输入是Ground Truth，预测的输入是上一时刻的输出，训练使用 Teacher Forcing 并行训练，推理时串行
1.训练部分
Decoder在训练时会输入Groud Truth，叫做Teacher Forcing
Train类似于分类，输出类别最大的，引入交叉熵cross entropy记录预测的字和真实label
2.推理部分：
Decoder在推理时会输入上一次Decode的输出
Decoder推理不是一次把所有序列解出来的，而是一个一个解出来的，因为要用上一个位置的输出当作attention的Q
举例子：训练和推理阶段
Step 1：
初始输入： 起始符start + Positional Encoding（位置编码）
中间输入：Encoder Embedding
最终输出：产生预测“机”
Step 2：
初始输入：起始符start + “机”+ Positonal Encoding
中间输入：Encoder Embedding
最终输出：产生预测“器”
Step 3：
初始输入：起始符start + “机”+ “器”+ Positonal Encoding
中间输入：Encoder Embedding
最终输出：产生预测“学”
Step 4：
初始输入：起始符start + “机”+ “器”+ “学” +Positonal Encoding
中间输入：Encoder Embedding
最终输出：产生预测“习”
训练阶段相当于step1-4可以同时进行，因为我们知道最终输出是“机器学习”，而在推理阶段只能一步一步进行，只能根据上一步来预测下一步，因为不知道最终输出是什么
5. Tips
1.Copy Mechanism 复制机制
对很多任务而言，也许Decoder无需产生输出，也许是从输出里面“复制”一些东西出来。
例如在聊天机器人中，对于用户输入的某人名字，机器无需进行处理，直接输出即可（比如库洛洛）；或者复述一段不能识别的文字；亦或是提取大量文章中的摘要
参考paper: Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks
2.Guided Attention 语音识别
常用于语音识别、语音合成
机器连读四个单词可能发音没有问题，单独读一个单词可能会产生漏读，因此就需要Guided Attention，要求机器在做Attention时是有固定方式的
例如：要求语音合成时，机器是从左向右而不是乱序的
具体做法： Monotonic Attention ， Location-aware attention
3. Beam Search 束搜索
每次找分数最高的，连成的红色路径叫做Greedy Decoding
若稍微损失点最开始的输入，但最终结果是绿色路径比红色好，因此这个技术叫Beam Search
4.Exposure Bias
Teacher Forcing 最常见的问题就是 Exposure Bias
当Train时，Decoder看到Ground Truth ，而在test时，Decoder看到错误的东西，这种不一致的现象叫做 Exposure Bias
如何解决 Teacher Forcing 带来的问题？
————Scheduled Sampling
在train中加一些错误就好了，类似“加入扰动”的方式来解决——scheduled sampling（定时采样），这种方式会影响Transformer的并行化。
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