举个例子讲下transformer的输入输出细节及其他

最近由于工作需要，将transformer的相关资料看了下，网上很多关于transformer的讲解，但是很多都只讲了整个架构，涉及到的细节都讲的不是很清楚，在此将自己关于某些细节的体 会写出来，大家一起学习探讨下。

下图是transformer的原始架构图，就不细讲了。

主要讲下数据从输入到encoder到decoder输出这个过程中的流程（以机器翻译为例子）：

1.encoder

对于机器翻译来说，一个样本是由原始句子和翻译后的句子组成的。比如原始句子是： “我爱机器学习”，那么翻译后是 ’i love machine learning‘。 则该一个样本就是由“我爱机器学习”和 "i love machine learning" 组成。

这个样本的原始句子的单词长度是length=4,即‘我’ ‘爱’ ‘机器’ ‘学习’。经过embedding后每个词的embedding向量是512。那么“我爱机器学习”这个句子的embedding后的维度是[4，512 ] （若是批量输入，则embedding后的维度是[batch, 4, 512]）。

padding

因为每个样本的原始句子的长度是不一样的，那么怎么能统一输入到encoder呢。此时padding操作登场了，假设样本中句子的最大长度是10，那么对于长度不足10的句子，需要补足到10个长度，shape就变为[10, 512], 补全的位置上的embedding数值自然就是0了

Padding Mask

对于输入序列一般我们都要进行padding补齐，也就是说设定一个统一长度N，在较短的序列后面填充0到长度为N。对于那些补零的数据来说，我们的attention机制不应该把注意力放在这些位置上，所以我们需要进行一些处理。具体的做法是，把这些位置的值加上一个非常大的负数(负无穷)，这样经过softmax后，这些位置的权重就会接近0。Transformer的padding mask实际上是一个张量，每个值都是一个Boolean，值为false的地方就是要进行处理的地方。

Positional Embedding

得到补全后的句子embedding向量后，直接输入encoder的话，那么是没有考虑到句子中的位置顺序关系的。此时需要再加一个位置向量，位置向量在模型训练中有特定的方式，可以表示每个词的位置或者不同词之间的距离；总之，核心思想是在attention计算时提供有效的距离信息。

关于positional embedding ，文章提出两种方法：

1.Learned Positional Embedding ，这个是绝对位置编码，即直接对不同的位置随机初始化一个postion embedding，这个postion embedding作为参数进行训练。

2.Sinusoidal Position Embedding ，相对位置编码，即三角函数编码。

下面详细讲下Sinusoidal Position Embedding 三角函数编码。

Positional Embedding和句子embedding是add操作，那么自然其shape是相同的也是[10, 512] 。

Sinusoidal Positional Embedding具体怎么得来呢，我们可以先思考下，使用绝对位置编码，不同位置对应的positional embedding固然不同，但是位置1和位置2的距离比位置3和位置10的距离更近，位置1和位置2与位置3和位置4都只相差1。

这些关于位置的相对含义，模型能够通过绝对位置编码参数学习到吗？此外使用Learned Positional Embedding编码，位置之间没有约束关系，我们只能期待它隐式地学到，是否有更合理的方法能够显示的让模型理解位置的相对关系呢？

肯定是有的，首先由下述公式得到Embedding值:

对于句子中的每一个字，其位置pos∈[0,1,2,…,9](假设每句话10个字), 每个字是N（512）维向量，维度 i （i∈[ 0,1,2,3,4,..N]）带入函数

由于正弦函数能够表达相对位置信息，那么对每个positional embedding进行 sin 或者cos激活，可能效果更好，那就再将偶数列上的embedding值用sin()函数激活，奇数列的embedding值用cos()函数激活得到的具体示意图如下:

这样使用三角函数设计的好处是位置 i 处的单词的psotional embedding可以被位置 i+k 处单词的psotional embedding线性表示，反应两处单词的其相对位置关系。此外位置i和i+k的psotional embedding内积会随着相对位置的递增而减小，从而表征位置的相对距离。

但是不难发现，由于距离的对称性，Sinusoidal Position Encoding虽然能够反映相对位置的距离关系，但是无法区分i和i+j的方向。即pe(i)*pe(i+j) =pe(i)*pe(i-k) (具体解释参见引用链接1)

另外，从参数维度上，使用三角函数Position Encoding不会引入额外参数，Learned Positional Embedding增加的参数量会随序列语句长度线性增长。在可扩展性上，Learned Positional Embedding可扩展性较差，只能表征在max_seq_length以内的位置，而三角函数Position Encoding没有这样的限制，可扩展性更强。

attention

关于attention操作，网上讲的很多，也很简单，就不写了。不过需要值得注意的一点是，单头attention 的 Q/K/V 的shape和多头attention 的每个头的Qi/Ki/Vi的大小是不一样的，假如单头attention 的 Q/K/V的参数矩阵WQ/WK/WV的shape分别是[512, 512](此处假设encoder的输入和输出是一样的shape)，那么多头attention (假设8个头)的每个头的Qi/Ki/Vi的参数矩阵WQi/WKi/WVi大小是[512， 512/8].

FeedForward

很简单，略

add/Norm

经过add/norm后的隐藏输出的shape也是[10,512]。（当然你也可以规定为[10, x]，那么Q/K/V的参数矩阵shape就需要变一下）

encoder输入输出

让我们从输入开始，再从头理一遍单个encoder这个过程:

以上就是一个Encoder组件所做的全部工作了

2.decoder

注意encoder的输出并没直接作为decoder的直接输入。

训练的时候，1.初始decoder的time step为1时(也就是第一次接收输入)，其输入为一个特殊的token，可能是目标序列开始的token(如)，也可能是源序列结尾的token(如)，也可能是其它视任务而定的输入等等，不同源码中可能有微小的差异，其目标则是预测翻译后的第1个单词(token)是什么；2.然后和预测出来的第1个单词一起，再次作为decoder的输入，得到第2个预测单词；3后续依此类推； 具体的例子如下：

样本：“我/爱/机器/学习”和 "i/ love /machine/ learning"

训练： 1. 把“我/爱/机器/学习”embedding后输入到encoder里去，最后一层的encoder最终输出的outputs [10, 512]（假设我们采用的embedding长度为512，而且batch size = 1),此outputs 乘以新的参数矩阵，可以作为decoder里每一层用到的K和V；

2. 将作为decoder的初始输入，将decoder的最大概率输出词 A1和‘i’做cross entropy计算error。

3. 将，"i" 作为decoder的输入，将decoder的最大概率输出词 A2 和‘love’做cross entropy计算error。

4. 将，"i"，"love" 作为decoder的输入，将decoder的最大概率输出词A3和'machine' 做cross entropy计算error。

5. 将，"i"，"love "，"machine" 作为decoder的输入，将decoder最大概率输出词A4和‘learning’做cross entropy计算error。

6. 将，"i"，"love "，"machine"，"learning" 作为decoder的输入，将decoder最大概率输出词A5和终止符做cross entropy计算error。

Sequence Mask

上述训练过程是挨个单词串行进行的，那么能不能并行进行呢，当然可以。可以看到上述单个句子训练时候，输入到 decoder的分别是

，"i"

，"i"，"love"

，"i"，"love "，"machine"

，"i"，"love "，"machine"，"learning"

那么为何不将这些输入组成矩阵，进行输入呢？这些输入组成矩阵形式如下：

【

，"i"

，"i"，"love"

，"i"，"love "，"machine"

，"i"，"love "，"machine"，"learning" 】

怎么操作得到这个矩阵呢？

将decoder在上述2-6步次的输入补全为一个完整的句子

【，"i"，"love "，"machine"，"learning"  ，"i"，"love "，"machine"，"learning"  ，"i"，"love "，"machine"，"learning"  ，"i"，"love "，"machine"，"learning"  ，"i"，"love "，"machine"，"learning"】

然后将上述矩阵矩阵乘以一个 mask矩阵

【1 0 0 0 0

1 1 0 0 0

1 1 1 0 0

1 1 1 1 0

1 1 1 1 1 】

这样是不是就得到了

【

，"i"

，"i"，"love"

，"i"，"love "，"machine"

，"i"，"love "，"machine"，"learning" 】

这样的矩阵了 。着就是我们需要输入矩阵。这个mask矩阵就是 sequence mask，其实它和encoder中的padding mask 异曲同工。

这样将这个矩阵输入到decoder（其实你可以想一下，此时这个矩阵是不是类似于批处理，矩阵的每行是一个样本，只是每行的样本长度不一样，每行输入后最终得到一个输出概率分布，作为矩阵输入的话一下可以得到5个输出概率分布）。

这样我们就可以进行并行计算进行训练了。

测试

训练好模型， 测试的时候，比如用 '机器学习很有趣'当作测试样本，得到其英语翻译。

这一句经过encoder后得到输出tensor，送入到decoder(并不是当作decoder的直接输入)：

1.然后用起始符当作decoder的 输入，得到输出 machine

2. 用 + machine 当作输入得到输出 learning

3.用 + machine + learning 当作输入得到is

4.用 + machine + learning + is 当作输入得到interesting

5.用 + machine + learning + is + interesting 当作输入得到 结束符号

我们就得到了完整的翻译 'machine learning is interesting'

可以看到，在测试过程中，只能一个单词一个单词的进行输出，是串行进行的。

1、很棒，解答了我很多疑惑。 想问一下，这里面一共有多少种mask？ 想确认一下前部分说的用加法的padding mask和decoder部分说的batch点乘的mask，是一个东西吗？为什么有两种计算方法？ 另外，是不是只有在训练阶段才需要涉及mask？谢谢

答：问题1：两种mask， 1.针对样本句子的长度不一致，进行的padding mask 2. decoder训练时候的Sequence Mask，之所以要用到Sequence Mask 是因为 在decoder进行翻译的时候，下一个翻译词是由前面翻译出来的词一起输入进去然后得到的，因为我们在训练的时候已经提前知道翻译出来的句子，若一个句子翻译后的 新语句是10个单词，那么 起始符号 输进去 得到第一个单词 ， 起始符+第一个单词 再输进去得到第二个单词，依此类推 我们要进行10次的输入，得到最终翻译结果。但是前面说过因为我们已经在训练的时候知道结果是什么样，那么我们也就知道这10次训练中每次的输入是什么样的，很自然的 可以一下子将这10个输入作为一个批次进行输入 ，这样节省时间。但是此时这10次输入的长度不一致，批量输入的话是不是需要进行padding mask，对应的因为这10次种每次输入的长度隔了一个单词，自然用一个上三角矩阵就可以进行padding。 问题2：是的，test的时候 decoder不需要sequencen mask，因为test的时候 是不知道未来要翻译出来的句子的全貌的，自然只能反复输入得到最终完整翻译的句子