【自注意力与Transformer架构在自然语言处理中的演变与应用】

背景介绍

• 在自然语言处理（NLP）领域，序列到序列（seq2seq）模型和Transformer架构的出现，极大地推动了机器翻译、文本生成和其他语言任务的进展。传统的seq2seq模型通常依赖于循环神经网络（RNN）来处理输入序列，并通过编码器-解码器结构进行信息传递。然而，这种方法在处理长序列时存在一定的局限性，主要体现在信息的丢失和长距离依赖的建模能力不足。

• 为了解决这些问题，Transformer模型于2017年被提出。它引入了自注意力机制（Self-Attention），使得模型能够在处理每个单词时，考虑到句子中所有其他单词的上下文信息。这种机制不仅提高了模型对长距离依赖的捕捉能力，还显著提升了并行计算的效率，从而加快了训练速度。

• 自注意力机制的核心在于通过计算查询（Query）、键（Key）和值（Value）向量之间的相关性，来动态调整每个单词在上下文中的重要性。这种方法使得模型能够灵活地关注句子中不同位置的词，从而更好地理解和生成语言。

• 此外，Transformer模型的多头注意力机制进一步增强了模型的表达能力。通过将注意力机制分成多个头，模型能够在不同的子空间中学习到多种不同的表示，从而捕捉到更丰富的语义信息。

• 近年来，基于Transformer的模型，如BERT、GPT和CLIP等，已经在多个NLP任务中取得了显著的成果。这些模型不仅在文本处理上表现出色，还扩展到了图像处理和多模态学习等领域，展示了Transformer架构的广泛适用性和强大能力。

• 综上所述，seq2seq模型和Transformer架构的演变，标志着自然语言处理技术的重大进步，为实现更智能的语言理解和生成奠定了基础。

seq2seq原理

• 参考：https://blog.csdn.net/zhuge2017302307/article/details/119979892
• 对比作用
  
  

Transformer原理

Self-Attention 过程

如上一节所讲，Self Attention 在处理某个词之前，通过对句子片段中每个词的相关性进行打分，并将这些词的表示向量加权求和。

Self-Attention 沿着句子中每个 token 的路径进行处理，主要组成部分包括 3 个向量：

1. Query：Query 向量是当前单词的表示，用于对其他所有单词（使用这些单词的 key 向量）进行评分。我们只关注当前正在处理的 token 的 query 向量。
2. Key：Key 向量就像句子中所有单词的标签。它们就是我们在搜索单词时所要匹配的。
3. Value：Value 向量是实际的单词表示，一旦我们对每个词的相关性进行了评分，我们需要对这些向量进行加权求和，从而表示当前的词。
   

• 以下是计算it时的评分
  
• 这些加权的 Value 向量会得到一个向量，它将 50% 的注意力放到单词robot 上，将 30% 的注意力放到单词 a，将 19% 的注意力放到单词 it。最终一个具有高分数的 Value 向量会占据结果向量的很大一部分
• 上面都是展示大量的单个向量，是想把重点放在词汇层面上。而实际的代码实现，是通过巨大的矩阵相乘来完成的

MultiheadAttention

• 多头注意力模型中，head数是一个超参数，语料大，电脑性能好就可以设置的高一点

torch实现

torch.nn.MultiheadAttention(embed_dim, num_heads, dropout=0.0, bias=True, add_bias_kv=False, add_zero_attn=False, kdim=None, vdim=None)
 1.embed_dim：最终输出的 K、Q、V 矩阵的维度，这个维度需要和词向量的维度一样
 2.num_heads：设置多头注意力的数量。要求embed_dim%num_heads==0，即要能被embed_dim整除。这是为了把词的隐向量长度平分到每一组，这样多组注意力也能够放到一个矩阵里，从而并行计算多头注意力。
 3.dropout：这个 dropout 加在 attention score 后面
  例如，我们前面说到，8 组注意力可以得到 8 组 Z 矩阵，然后把这些矩阵拼接起来，得到最终的输出。
  如果最终输出的每个词的向量维度是 512，那么每组注意力的向量维度应该是512/8=64 如果不能够整除，那么这些向量的长度就无法平均分配。

Self-Attention 和经典的（seq2seq）模型的区别

一个注意力模型不同于经典的（seq2seq）模型，主要体现在 3 个方面：

1. 编码器把所有时间步的 hidden state（隐藏层状态）传递给解码器，而非只传递最后一个 hidden state。即编码器会把更多的数据传递给解码器。
2. 对于 Self Attention 机制，会把其他单词的理解融入处理当前的单词。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。
3. 解码器输出之前，计算了注意力。让模型找到此时刻最该注意的词。

对于第二点举例如下：

机器人第二定律

机器人必须服从人给予它的命令，当该命令与第一定律冲突时例外。

句子中高亮的 3 个部分，用于指代其他的词。如果不结合它们所指的上下文，就无法理解或者处理这些词。当一个模型要处理好这个句子，它必须能够知道：

• 它 指的是机器人
• 该命令 指的是这个定律的前面部分，也就是人给予它的命令
• 第一定律 指的是机器人第一定律

Self Attention 能做到这一点。它在处理某个词之前，将模型中这个词的相关词和关联词的理解融合起来（并输入到一个神经网络）。它通过对句子片段中每个词的相关性打分（attention score），并将这些词向量加权求和。

下图顶部模块中的 Self Attention 层在处理单词 it 的时候关注到 a robot。它最终传递给神经网络的向量，是这 3 个单词的词向量加权求和的结果。

QKV计算过程

为什么求内积之后除以 $\sqrt{d}$

在计算相似度 $s=⟨q,k⟩$ 时，$s$ 要除以 $\sqrt{d_{key}}$（Key 向量的长度）。原因是词向量 embedding 维度过高时，$s$ 过大，softmax 函数会进入饱和区。例如：

对于两个 $d$ 维向量 $q,k$，假设它们都采样自“均值为 0、方差为 1”的分布。Attention 是内积后 softmax，主要设计的运算是 $e^{q\cdot k}$，我们可以大致认为内积之后、softmax 之前的数值在 $-3\sqrt{d}$ 到 $3\sqrt{d}$ 这个范围内，由于 $d$ 通常都至少是 64，所以 $e^{3\sqrt{d}}$ 比较大而 $e^{-3\sqrt{d}}$ 比较小，softmax 函数进入饱和区。这样会有两个影响：

1. 带来严重的梯度消失问题，导致训练效果差。
2. softmax 之后，归一化后计算出来的结果 $a$ 要么趋近于 1 要么趋近于 0，Attention 的分布非常接近一个 one hot 分布了，加权求和退化成胜者全拿，则解码时只关注注意力最高的（attention 模型还是希望别的词也有权重）。

相应地，解决方法有两个（参考苏剑林《浅谈 Transformer 的初始化、参数化与标准化》）：

1. 像 NTK 参数化那样，在内积之后除以 $\sqrt{d}$，使 $q\cdot k$ 的方差变为 1，对应 $e^3$，$e^{-3}$ 都不至于过大过小，这也是常规的 Transformer 如 BERT 里边的 Self Attention 的做法。对公式 $s=⟨q,k⟩$ 进行优化：（$q$ 和 $k$ 求内积，所以其实 key 和 $q$ 的向量长度一样。）

   $$s=\frac{⟨q,k⟩}{\sqrt{d_{key}}}$$

2. 另外就是不除以 $\sqrt{d}$，但是初始化 $q,k$ 的全连接层的时候，其初始化方差要多除以一个 $d$，这同样能使得 $q\cdot k$ 的初始方差变为 1，T5 采用了这样的做法。

参考

• https://blog.csdn.net/qq_56591814/article/details/119759105
• https://blog.csdn.net/weixin_38252409/article/details/133828294