你真懂 Transformer 吗？

我不知道点开这篇内容的球友们；

有多少敢说自己完全学会并理解了 Transformer 模型。

?懂? ；

反正根据面官要求你；

我敢说 100 个宣称自己学过 Transformer 的球友；

真理解 Transformer 的，可能不足 10 人。

甚至哪怕你发了一篇基于 Transformer 的论文；

或者微调了一个基于 Transformer 的模型；

但对于一些基础问题，可能也没法思路清晰的完整回答出来。

不信，咱们就试试**~ ^_^**

问题 1：

任何深度学习模型，都要讨论模型的训练流程和推理计算流程。

那么对于 Transformer 模型；

在“训练模型的过程中”与“训练完成后使用模型进行推理计算时”；

对于这两个流程，具体有哪些不同的地方呢？

请基于 Transformer 模型的推理模式，即自回归，Autoregressive 模式；

与 Transformer 模型的训练模式，即教师强制，Teacher Forcing 模式；

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在英译汉机器翻译问题的业务场景下，深入回答这个问题。

问题 2：

观察 Transformer 会看到 3 个橙色的矩形，它们是多头注意力模块；

这个矩形的下方，有三个分叉，对应了 Q、K、V。

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我们会发现，下面两个橙色的多头注意力的 Q、K、V 输入，都是一样的。

而右上方的橙色矩形的 3 个输入，也就是那 3 个分叉；

其中两个来自于左边的编码器，用红色圈标记；

一个来自于下方的解码器，用蓝色圈标记。

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我的问题是，对于这三个分叉，谁是 Q、谁是 K、谁是 V？

换句话说，蓝色圈标记的那个分叉，是 Q、是 K，还是 V？

请基于 Scaled Dot Product Attention，深入回答这个问题。

再多的问题，我就不问了。

上面这两个问题，如果球友们能思路清晰的回答出来；

那就说明球友们真正理解了 Transformer。

实际上，问题 1 和问题 2，它们分别从宏观和微观的角度；

对 Transformer 背后的原理提出了问题。

对于刚刚初学 Transformer 的球友；

需要先宏观的了解 Transformer 的工作原理；

再微观的研究 Transformer 中每个组件的计算过程和细节。

接下来，我就以第 1 个问题为前提，给大家讲讲 Transformer。

帮助球友们快速了解 Transformer 是如何工作的。

讲解包括了 3 个部分：

1.基于“英译汉”机器翻译任务；

快速认识 Transformer。

2.详细讨论，Transformer 的推理模式；

即自回归，Autoregressive 模式。

3.详细讨论，Transformer 的训练模式；

即教师强制，Teacher Forcing 模式。

1.快速认识 Transformer

我们以“英译汉”机器翻译任务为前提来说明 Transformer。

首先绘制一个简洁版的 Transformer 模型架构图：

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这个架构图只表现出 Transformer 的大体结构和输入、输出数据；

忽略掉了 Transformer 模型中包含的各个具体的组件；

将 Transformer 模型看做是一个整体，进行讨论。

举例说明：

设待翻译的英文数据是“Are you OK ?”；

中文的翻译标注数据是“你好吗？”；

它们会从模型的左下方“Inputs”和右下方“Outputs shifted right”；

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这两个位置进入模型。

因此下方的“Inputs”和“Outputs”，是模型的数据输入位置。

经过模型的推理计算，假设模型的翻译预测结果是“你干什么？”；

那么它会从模型的右上方 Outputs 位置输出。

这里我故意将模型的翻译输出写错；

从而更明确的表示上方的输出才是模型的预测结果。

特别说明：

严格来说“Are you OK?”、“你好吗？”、“你干什么？”；

这两组输入和一组输出是无法如上图中一样，同时出现的。

我此时只是用这个例子，帮助同学们快速认识 Transformer。

总结来说，整个 Transformer 由两部分组成：

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左侧的矩形结构，被称为“Encoder 编码器”；

右侧的矩形结构，被称为“Decoder 解码器”。

初学时，我们不必深究 Encoder 和 Decoder 内部到底是如何工作的；

我们只需要知道，Encoder 用来接收并处理“待译英文”数据；

Decoder 用来接收并处理“中文标注”数据，就可以了。

下面，我们要重点研究 Transformer 的 2 种不同的工作模式：

自回归的推理模式和教师强制的训练模式。

2.自回归的推理模式

理解“自回归的推理模式”是理解“教师强制的训练模式”的前提。

我们需要知道，在使用“自回归推理”时；

Transformer 模型已经完成了训练。

我们要使用模型中的参数，对未知的数据进行推理计算。

例如，对于英译汉问题，就是根据未知的英文；

使用已训练的 Transformer 模型，将英文推理计算为中文翻译结果。

因此在“推理模式”时，我们并不知道英文的准确翻译结果。

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也就是模型的右下角，问号标记的位置；

一开始并没有可以输入的中文标注数据。

同学们此时可以想一想，这个???位置应该输入什么样的数据呢？

“****自回归的****推理模式****”实际上是一个循环的过程。

第 1 次循环：

首先，待译英文是“Are you OK ?”，它仍然会从模型下方的左侧位置输入。

不同于训练阶段，在推理时，模型的右下方，不会有完整的中文标注数据输入。

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最开始只有一个特殊的起始符号；

例如，输入进来。它会提示模型此时已开始中文翻译工作。

Transformer 模型的 Encoder，会接收并处理左侧的英文输入；

Transformer 模型的 Decoder，会接收并处理右侧的起始符号。

然后经过 Encoder 和 Decoder 的共同努力；

Transformer 就会完成了第一次推理计算。

如果此时模型算对了；

就会看到模型整体计算出了中文翻译结果中的第一个单词：“你”。

这里要特别说明：

因为待翻译的英文后面也不会发生变化；

所以对于左侧的英文的编码计算工作，只会进行一次计算。

第 2 次循环：

对于待翻译的英文“Are you OK ?”的计算，会直接使用刚刚的计算结果。

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将起始符号和生成的“你”；

一起作为输入，输入至模型；

并生成第 2 次推理计算的结果“好”。

第 3 次循环：

实际上我们只需要考虑右侧的 Decoder 的循环工作过程；

因此我们可以将左侧的矩形框 Encoder 省略掉。

按照同样的方式，进行第 3 次推理计算：

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根据“”、“你”、“好”，计算出“吗”。

继续按照这样的计算流程，进行 n 轮推理计算。

当模型的右上方，生成了预先定义的特殊结束符号时：

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例如，就说明 Transformer 的推理计算完成了，不再需要下一次计算。

总结

“自回归的推理模式”就是基于之前的计算结果，推理后续的计算结果。

换句话说，在模型逐步生成输出序列的过程中；

其中的每一步产生的生成结果，都会依赖于之前已生成的结果。

如果疏略掉“自回归”中的循环进行输入输出的过程：

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那么 Tranformer 就是基于“Are you OK ?”和“”；

生成了翻译结果，“你 好 吗 ？”。

3.Transformer 的基本训练流程

我们先不讨论 Transformer 的教师强制训练模式。

单纯将 Transformer 看作是一个普通的深度学习模型；

思考这个模型的基本训练逻辑。

训练一个深度学习模型；

就是要想办法，计算出“模型推理结果 y^”和“人工标注数据 y”之间的误差。

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然后尽可能找出使“误差”最小的模型参数。

其中“误差”使用“损失函数 loss”基于 y 和 y-hat 计算。

下面我们将 Transformer 前向传播的推理过程，看作是一个整体来考虑。

前向推理：

输入 x 对应了“Are you OK ?”；

预测结果是“你干什么？”，它对应了 y^。

相比其他深度学习模型，Transformer 最特殊的地方在于；

标记值 Y“你好吗”也需要作为输入，输入到神经网络中。

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相当于每次训练 Transformer 时；

Transformer 会将“Are you OK ?”和“你好吗？”；

一起推理为“你干什么？”。

需要注意的是：

这个例子并不能体现真正的训练过程。

因为在教师强制的训练模式下；

是不可能出现“你干什么？”，这种预测结果的。

因为其中 Y^和 Y 的长度，一定是一样的。

换句话说，在训练时，模型有可能预测出“你干嘛？”；

因为它的长度和“你好吗？”一样。

但模型一定预测不出“你干什么？”。

一会等我具体讲到“教师强制”后，同学们就理解我此时为什么这么说了。

计算损失：

然后我们要做的就是计算出中文标注“你好吗？”；

和模型预测“你干嘛？”之间的损失 loss 了。

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loss 描述了中文标注 Y“你好吗？”；

和预测值 Y^“你干嘛？”之间的差异；

这个差异会使用交叉熵误差 CrossEntropy 进行计算。

梯度下降：

当计算出 loss 后，要继续计算 loss 关于 Transformer 模型中参数 θ 的梯度：

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然后使用梯度下降算法，更新这些参数 θ。

当完成前向推理、损失计算和梯度下降三个步骤后；

就完成了 1 次深度学习模型的迭代。

4.教师强制，Teacher Forcing 模式

“教师强制的前向推理”与“自回归的前向推理”，它们的底层逻辑是一样的。

不同的地方在于，“自回归”的前向推理是一个循环过程。

而“教师强制的前向推理”，是基于不同长度的真实标签，“分别”进行推理。

具体举个例子。

设一组标注，待译英文是“Are you OK ?”，中文标注是“你好吗？”。

在计算前，我们需要会先将标注“你好吗？”添加和，对应起始和结束标记。

接着构造出表格中的 5 组训练数据：

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这 5 组训练数据，也被称为“5 个时间步”的训练数据。

仔细观察表格：

第 1 列，时间步 t：

它和第 3 列，解码器输入序列 y 的长度相同。

第 2 列，编码器的输入 x：

每个 x 都一样，为 are you ok?。

第 3 列，解码器的输入序列：

y 的下标是 1~t-1，表示预测第 t 个时间步的单词 yt，需要 1 到 t-1 时间步的历史信息。

第 4 列是解码器输出：

也就是第 t 个时间步的预测标签。

以第 2 个时间步举例说明：

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x“Are you OK ?”从左下方输入；

解码器输入长度是 2，也就是 y1、y2；

对应了“”和“你”，它们从右下方输入；

解码器输出为 y3，对应“好”字。

如果此时模型预测出“干”字。

这说明模型预测错了，我们要优化预测值“干”和标注“好”之间的损失。

接着基于这个例子继续说明“教师强制”：

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我们会看到解码器的每一步输入，也就是 y1 到 y(t-1)这一列，实际上都是标注数据中的

词语。

比如输出了“干”；

但对于第 3 个时间步；

在训练时仍然会使用“Are you OK ?”和“ 你 好”作为输入，去预测“吗”。

所以第 2 个时间步的错误输出“干”；

只是第 2 个时间步的输出。

它不会影响第 3 个时间步的训练时的输入。

因此解码器强制使用了正确的数据作为输入，就被称为“教师强制”。

在使用“教师强制”时，可以不用担心某一个时间步出错，影响到后面的计算。

换句话说，如果没有“教师强制”，就很可能越错越离谱。

整体来说：

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Are you OK 会被输入至编码器；

输入给解码器的数据可以看做是下三角矩阵；

模型的预测结果是一个列向量 y-hat。

标签值是列向量 Y，其中保存了“你、好、吗、？、”。

最终我们要计算所有时间步的：

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Y 与 y-hat 之间的损失 loss。

这里需要说明的是：

输入至解码器的下三角矩阵形式的数据；

并非是真实意义的下三角矩阵数据。

它的本质仍然是一行数据：

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只不过会通过因果掩码矩阵，在计算注意力的时候体现处理。

说到这，本期视频也就结束了。

大家是不是已经学懂了 Transformer 呢？

对了，别忘了还有个问题 2。

在解码器上方的多头自注意力机制中：

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对于三个输入分叉，到底谁是 Q、谁是 K、谁是 V？