Transformer原理解析及机器翻译的应用

清疚 2022-12-07 12:22 191阅读 0赞

[基于Seq2Seq模型的机器翻译][Seq2Seq]

[引入Attention的Seq2Seq模型-机器翻译][Attention_Seq2Seq_-]

# Transformer #

首先，可以思考为什么会需要Transformer？

1.  大部分的机器翻译等序列生成任务都是基于Encoder-Decoder的模式，而Encoder和Decoder一般是由RNN、LSTM、GRU其中一种，它们的特点就是：每个时刻的输出是根据上一时刻隐藏层state和当前时刻的输入，由这样的方式来实现产生序列。
    
    那这样的特点就会导致无法并行计算，因为每次计算都需要等待上一时刻的计算完成。
2.  每个时刻的输出只与上一时刻的输出和当前时刻的输入相关，这会导致两个问题：
    
    a. 对于长序列，这样一层一层地传递，前面时刻的信息到了后面基本就消失了；
    
    b. 对于文本问题，每个时刻的输出不仅与上一时刻相关，还可能与前n个时刻相关，循环神经网络难以学习相对位置较远的文本之间的关系。

# 网络结构 #

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NneXVhbnNoaQ_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

与以往的Encoder-Decoder模型不同的是：

1.  完全没有RNN等循环神经网络；
2.  由于没有循环神经网络，所以加入位置编码，来代表不同位置的信息；
3.  用Attention来代替循环神经网络，并且是多头注意力Multi-Head Attention。

## 位置编码 Positional Encoding ##

![在这里插入图片描述][20200915205826107.png_pic_center]

首先，正如上述，**由于没有循环神经网络，所以加入位置编码，来代表不同位置的信息；**

另外：

1.  论文解释了选择这个位置编码函数的原因：这个函数让模型更容易学习到相对位置的信息，因为任何位置下的 P E p o s + k PE\_\{pos+k\} PEpos\+k都可以用 P E p o s PE\_pos PEpos来线性表示；
2.  Google也试过用位置embedding来表示位置编码，两者的效果接近，但是上述方法可以接受超过训练集最大长度的序列。

def get_angles(pos, i, d_model):
        angle_rates = 1 / np.power(10000, (2 * (i // 2)) / np.float32(d_model))
        return pos * angle_rates
    
    
    def positional_encoding(position, d_model):
        """ 生成0-position的位置编码 :param position: 最大的位置id :param d_model: :return: """
        angle_rads = get_angles(np.arange(position)[:, np.newaxis],
                                np.arange(d_model)[np.newaxis, :],
                                d_model)
    
        # 将 sin 应用于数组中的偶数索引（indices）；2i
        angle_rads[:, 0::2] = np.sin(angle_rads[:, 0::2])
    
        # 将 cos 应用于数组中的奇数索引；2i+1
        angle_rads[:, 1::2] = np.cos(angle_rads[:, 1::2])
    
        pos_encoding = angle_rads[np.newaxis, ...]
    
        return tf.cast(pos_encoding, dtype=tf.float32)

## Encoder ##

从上图可以看出，左边的Encoder由Multi-Head Attention -->> 残差连接(Add) & LayerNorm -->> 前馈网络（Feed Forward）–>> 残差连接(Add) & LayerNorm -->> output

### Multi-Head Attention ###

首先，来解析Multi-Head Attention的结构，如下图，

1.  输入由Queries、Keys、Values组成，
2.  然后经过一层Linear层，其实就是Dense，并且被拆分为多头。
3.  接着又经过一层Scaled Dot-Product Attention；
4.  再跟着，将多头Scaled Dot-Product Attention输出进行拼接；
5.  最后，经过一层Linear层，得到Multi-Head Attention的输出

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NneXVhbnNoaQ_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]

class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer):
        """ 多头注意力模型 """
        def __init__(self, d_model, num_heads):
            """ :param d_model: 模型输出维度 :param num_heads: 注意力的头数 """
            super(MultiHeadAttention, self).__init__()
            self.num_heads = num_heads
            self.d_model = d_model
            # 将d_model拆分为num_heads个深度为depth的注意力头，d_model = num_heads*depth
            assert d_model % self.num_heads == 0
    
            self.wq = tf.keras.layers.Dense(d_model)
            self.wk = tf.keras.layers.Dense(d_model)
            self.wv = tf.keras.layers.Dense(d_model)
    
            self.dense = tf.keras.layers.Dense(d_model)
    
        def split_heads(self, x, batch_size):
            """ 将d_model拆分为num_heads个深度为depth的注意力头 分拆最后一个维度到 (num_heads, depth). 转置结果使得形状为 (batch_size, num_heads, seq_len, depth) """
            x = tf.reshape(x, (batch_size, -1, self.num_heads, self.depth))
            return tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1, 3])
    
        def call(self, v, k, q, mask):
            batch_size = tf.shape(q)[0]
    
            q = self.wq(q)  # (batch_size, seq_len, d_model)
            k = self.wk(k)  # (batch_size, seq_len, d_model)
            v = self.wv(v)  # (batch_size, seq_len, d_model)
    
            q = self.split_heads(q, batch_size)  # (batch_size, num_heads, seq_len_q, depth)
            k = self.split_heads(k, batch_size)  # (batch_size, num_heads, seq_len_k, depth)
            v = self.split_heads(v, batch_size)  # (batch_size, num_heads, seq_len_v, depth)
    
            # scaled_attention.shape == (batch_size, num_heads, seq_len_q, depth)
            # attention_weights.shape == (batch_size, num_heads, seq_len_q, seq_len_k)
            scaled_attention, attention_weights = scaled_dot_product_attention(
                q, k, v, mask)
    
            scaled_attention = tf.transpose(scaled_attention,
                                            perm=[0, 2, 1, 3])  # (batch_size, seq_len_q, num_heads, depth)
    
            concat_attention = tf.reshape(scaled_attention,
                                          (batch_size, -1, self.d_model))  # (batch_size, seq_len_q, d_model)
    
            output = self.dense(concat_attention)  # (batch_size, seq_len_q, d_model)
    
            return output, attention_weights

### Scaled Dot-Product Attention ###

那么，Scaled Dot-Product Attention又是怎么样的结构呢？

1.  首先，输入就是上面提到的，经过拆分多头的Q、K、V；
2.  接着，Q和K进行矩阵相乘，并进行缩放；
3.  然后，加入Mask，再使用SoftMax函数；
4.  最后，与V矩阵相乘得到输出。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NneXVhbnNoaQ_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]

具体公式如下：

![在这里插入图片描述][20200915205910883.png_pic_center]

在这有两个疑点：

1.  为什么Q与K相乘之后需要缩放呢，并且是 d k d\_k dk，即K的深度？
    
    google在对比试验发现缩放的效果比未缩放的效果好，怀疑是由于随着 d k d\_k dk越大，会使得SoftMax层的梯度变得比较小。
2.  为什么需要在这里接入SoftMax层？
    
    因为接入Mask之后，被遮挡的部分会变为绝对值非常大的负数，那么SoftMax可以将其归零。

def scaled_dot_product_attention(q, k, v, mask):
        """ 在Encoder中，q、k和v都是source词向量 在Decoder中，q和k是Encoder的输出，v是target词向量经过多注意力等网络的输出 :param q: query, [..., seq_len_q, depth] :param k: keys, [..., seq_len_k, depth] :param v: values, [..., seq_len_v, depth] :param mask: [..., seq_len_q, seq_len_k] :return: output，attention_weights """
        matmul_qk = tf.matmul(q, k, transpose_b=True)  # [..., seq_len_q, seq_len_k]
    
        # 缩放matmul_qk
        dk = tf.cast(tf.shape(k)[-1], tf.float32)
        scaled_attention_logits = matmul_qk / tf.math.sqrt(dk)
    
        # 加入mask
        scaled_attention_logits += (mask * -1e9)
    
        # softmax目的一是归一化得到attention_weights，
        # 二是加上mask之后，mask的位置是绝对值很大的负数，softmax可以将其清零
        # [..., seq_len_q, seq_len_k]
        attention_weights = tf.nn.softmax(scaled_attention_logits, axis=-1)
    
        output = tf.matmul(attention_weights, v)  # [..., seq_len_q, depth_v]
    
        return output, attention_weights

在这里，要提下mask的形式，mask：\[…, seq\_len\_q, seq\_len\_k\]

接入mask的matmul\_qk：\[…, seq\_len\_q, seq\_len\_k\]

因为mask其实就是在文本长度这个维度上进行mask，那么Q对应的维度为seq\_len\_q，K对应的维度为seq\_len\_k，相乘之后的matmul\_qk即为\[…, seq\_len\_q, seq\_len\_k\]。

所以，mask的形式必须是\[…, seq\_len\_q, seq\_len\_k\]，才能对matmul\_qk完成对Q和K的遮挡。

### Mask ###

这跟大部分的NLP任务一样，需要对不定长的文本进行填充，所以对填充的部分进行Mask，结合Scaled Dot-Product Attention的需要，填充的部分mask值为1，其他的为0。

**用于Encoder，以及Decoder的第二个Attention中。**

def create_padding_mask(seq):
        seq = tf.cast(tf.math.equal(seq, 0), tf.float32)
    
        return seq[:, tf.newaxis, tf.newaxis, :]  # (batch_size, 1, 1, seq_len)

其此之外，还需要多增加另外一种Mask，因为Transformer中，由于其结构的特点，会同时使用所有位置的输入，但这在翻译任务中是不合理，我们只能基于第一个词预测第二个词，基于第一个词和第二个词预测第三个词…

**用于Decoder的第一个Attention中**

def create_look_ahead_mask(size):
        mask = 1 - tf.linalg.band_part(tf.ones((size, size)), -1, 0)
        return mask  # (seq_len, seq_len)

x = tf.random.uniform((1, 3))
    temp = create_look_ahead_mask(x.shape[1])
    temp
    
    <tf.Tensor: shape=(3, 3), dtype=float32, numpy=
    array([[0., 1., 1.],
           [0., 0., 1.],
           [0., 0., 0.]], dtype=float32)>

def create_masks(inp, tar):
        # 编码器填充遮挡
        enc_padding_mask = create_padding_mask(inp)
    
        # 在解码器的第二个注意力模块使用。
        # 该填充遮挡用于遮挡编码器的输出。
        dec_padding_mask = create_padding_mask(inp)
    
        # 在解码器的第一个注意力模块使用。
        # 用于填充（pad）和遮挡（mask）解码器获取到的输入的后续标记（future tokens）。
        look_ahead_mask = create_look_ahead_mask(tf.shape(tar)[1])
        dec_target_padding_mask = create_padding_mask(tar)
        combined_mask = tf.maximum(dec_target_padding_mask, look_ahead_mask)
    
        return enc_padding_mask, combined_mask, dec_padding_mask

### 前馈网络（Feed Forward） ###

前馈网络就比较简单吗由两个全连接层组成，然后第一个全连接层有一个relu激活函数。

def point_wise_feed_forward_network(d_model, dff):
      return tf.keras.Sequential([
          tf.keras.layers.Dense(dff, activation='relu'),  # (batch_size, seq_len, dff)
          tf.keras.layers.Dense(d_model)  # (batch_size, seq_len, d_model)
      ])

### 残差连接 ###

请注意，Multi-Head Attention不是简单经过LayerNorm，然后传递给前馈网络，而是还加了一步**残差连接**的操作：`残差连接有助于避免深度网络中的梯度消失问题。`

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NneXVhbnNoaQ_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]

### Encoder Layer ###

这样，我们的Encoder就全部组成完成了。

class EncoderLayer(tf.keras.layers.Layer):
        """ Encoder网络层。 source输入q，k，v -->> 多头注意力层 -->> residual connection & LayerNormalization -->> 前馈网络 -->> residual connection & LayerNormalization """
        def __init__(self, d_model, num_heads, dff, rate=0.1):
            super(EncoderLayer, self).__init__()
    
            self.mha = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)
            self.ffn = point_wise_feed_forward_network(d_model, dff)
    
            self.layernorm1 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
            self.layernorm2 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
    
            self.dropout1 = tf.keras.layers.Dropout(rate)
            self.dropout2 = tf.keras.layers.Dropout(rate)
    
        def call(self, x, training, mask):
            attn_output, _ = self.mha(x, x, x, mask)  # (batch_size, input_seq_len, d_model)
            attn_output = self.dropout1(attn_output, training=training)
            # a residual connection
            out1 = self.layernorm1(x + attn_output)  # (batch_size, input_seq_len, d_model)
    
            ffn_output = self.ffn(out1)  # (batch_size, input_seq_len, d_model)
            ffn_output = self.dropout2(ffn_output, training=training)
            out2 = self.layernorm2(out1 + ffn_output)  # (batch_size, input_seq_len, d_model)
    
            return out2
       
    
    class Encoder(tf.keras.layers.Layer):
        """ 词向量+位置编码 -->> N个EncoderLayer -->> 最后一层EncoderLayer的输出 """
        def __init__(self, num_layers, d_model, num_heads, dff, input_vocab_size,
                     maximum_position_encoding, rate=0.1):
            super(Encoder, self).__init__()
    
            self.d_model = d_model
            self.num_layers = num_layers
    
            self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(input_vocab_size, d_model)
            self.pos_encoding = positional_encoding(maximum_position_encoding,
                                                    self.d_model)
    
            self.enc_layers = [EncoderLayer(d_model, num_heads, dff, rate)
                               for _ in range(num_layers)]
    
            self.dropout = tf.keras.layers.Dropout(rate)
    
        def call(self, x, training, mask):
            seq_len = tf.shape(x)[1]
    
            # 将嵌入和位置编码相加。
            x = self.embedding(x)  # (batch_size, input_seq_len, d_model)
            x *= tf.math.sqrt(tf.cast(self.d_model, tf.float32))
            x += self.pos_encoding[:, :seq_len, :]
    
            x = self.dropout(x, training=training)
    
            for i in range(self.num_layers):
                x = self.enc_layers[i](x, training, mask)
    
            return x  # (batch_size, input_seq_len, d_model)

## Decoder ##

了解了Encoder的结构之后，Decoder其实基本上是一样的，不同的就是：Decoder包含两个Multi-Head Attention，第一个是接收target words embedding，第二个是接收Encoder的输出和Decoder第一个Attention的输出。

class DecoderLayer(tf.keras.layers.Layer):
        """ Decoder网络层。 target输入v -->> 多头注意力层 -->> residual connection & LayerNormalization -->> output & Encoder_output -->> 多头注意力层 -->> residual connection & LayerNormalization -->> 前馈网络 -->> residual connection & LayerNormalization -->> Linear -->> softmax """
        def __init__(self, d_model, num_heads, dff, rate=0.1):
            super(DecoderLayer, self).__init__()
    
            self.mha1 = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)
            self.mha2 = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)
    
            self.ffn = point_wise_feed_forward_network(d_model, dff)
    
            self.layernorm1 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
            self.layernorm2 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
            self.layernorm3 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
    
            self.dropout1 = tf.keras.layers.Dropout(rate)
            self.dropout2 = tf.keras.layers.Dropout(rate)
            self.dropout3 = tf.keras.layers.Dropout(rate)
    
        def call(self, x, enc_output, training,
                 look_ahead_mask, padding_mask):
            # enc_output.shape == (batch_size, input_seq_len, d_model)
    
            attn1, attn_weights_block1 = self.mha1(x, x, x, look_ahead_mask)  # (batch_size, target_seq_len, d_model)
            attn1 = self.dropout1(attn1, training=training)
            out1 = self.layernorm1(attn1 + x)
    
            attn2, attn_weights_block2 = self.mha2(
                enc_output, enc_output, out1, padding_mask)  # (batch_size, target_seq_len, d_model)
            attn2 = self.dropout2(attn2, training=training)
            out2 = self.layernorm2(attn2 + out1)  # (batch_size, target_seq_len, d_model)
    
            ffn_output = self.ffn(out2)  # (batch_size, target_seq_len, d_model)
            ffn_output = self.dropout3(ffn_output, training=training)
            out3 = self.layernorm3(ffn_output + out2)  # (batch_size, target_seq_len, d_model)
    
            return out3, attn_weights_block1, attn_weights_block2
            
          
    class Decoder(tf.keras.layers.Layer):
        """ target词向量+位置编码 -->> N个DecoderLayer -->> 最后一层DecoderLayer的输出 """
        def __init__(self, num_layers, d_model, num_heads, dff, target_vocab_size,
                     maximum_position_encoding, rate=0.1):
            super(Decoder, self).__init__()
    
            self.d_model = d_model
            self.num_layers = num_layers
    
            self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(target_vocab_size, d_model)
            self.pos_encoding = positional_encoding(maximum_position_encoding, d_model)
    
            self.dec_layers = [DecoderLayer(d_model, num_heads, dff, rate)
                               for _ in range(num_layers)]
            self.dropout = tf.keras.layers.Dropout(rate)
    
        def call(self, x, enc_output, training,
                 look_ahead_mask, padding_mask):
            seq_len = tf.shape(x)[1]
            attention_weights = { }
    
            x = self.embedding(x)  # (batch_size, target_seq_len, d_model)
            x *= tf.math.sqrt(tf.cast(self.d_model, tf.float32))
            x += self.pos_encoding[:, :seq_len, :]
    
            x = self.dropout(x, training=training)
    
            for i in range(self.num_layers):
                x, block1, block2 = self.dec_layers[i](x, enc_output, training,
                                                       look_ahead_mask, padding_mask)
    
                attention_weights['decoder_layer{}_block1'.format(i + 1)] = block1
                attention_weights['decoder_layer{}_block2'.format(i + 1)] = block2
    
            # x.shape == (batch_size, target_seq_len, d_model)
            return x, attention_weights

## Transformer ##

最后，将包含Multi-Head Attention的Encoder-Decoder组合起来，就是Transformer了。

class Transformer(tf.keras.Model):
        """ Encoder输出 -->> Decoder输出 -->> Linear层输出 """
        def __init__(self, num_layers, d_model, num_heads, dff, input_vocab_size,
                     target_vocab_size, pe_input, pe_target, rate=0.1):
            """ :param num_layers: EncoderLayer和DecoderLayer的层数 :param d_model: Encoder和Decoder的输出深度 :param num_heads: 多头注意力的头数 :param dff: 前馈网络的中间层深度 :param input_vocab_size: source词表的大小 :param target_vocab_size: target词表的大小 :param pe_input: source词位置id的最大值 :param pe_target: target词位置id的最大值 :param rate: 学习率 """
            super(Transformer, self).__init__()
    
            self.encoder = Encoder(num_layers, d_model, num_heads, dff,
                                   input_vocab_size, pe_input, rate)
    
            self.decoder = Decoder(num_layers, d_model, num_heads, dff,
                                   target_vocab_size, pe_target, rate)
    
            self.final_layer = tf.keras.layers.Dense(target_vocab_size)
    
        def call(self, inp, tar, training, enc_padding_mask,
                 look_ahead_mask, dec_padding_mask):
            enc_output = self.encoder(inp, training, enc_padding_mask)  # (batch_size, inp_seq_len, d_model)
    
            # dec_output.shape == (batch_size, tar_seq_len, d_model)
            dec_output, attention_weights = self.decoder(
                tar, enc_output, training, look_ahead_mask, dec_padding_mask)
    
            final_output = self.final_layer(dec_output)  # (batch_size, tar_seq_len, target_vocab_size)
    
            return final_output, attention_weights

## 优化器 ##

Transformer在优化器这一块对学习率作了独特的处理：

![在这里插入图片描述][2020091520594251.png_pic_center]

class CustomSchedule(tf.keras.optimizers.schedules.LearningRateSchedule):
      def __init__(self, d_model, warmup_steps=4000):
        super(CustomSchedule, self).__init__()
        
        self.d_model = d_model
        self.d_model = tf.cast(self.d_model, tf.float32)
    
        self.warmup_steps = warmup_steps
        
      def __call__(self, step):
        arg1 = tf.math.rsqrt(step)
        arg2 = step * (self.warmup_steps ** -1.5)
        
        return tf.math.rsqrt(self.d_model) * tf.math.minimum(arg1, arg2)

# 模型训练 #

参考上两篇博客，同样是采用`Teacher Forcing`的方法

# 模型推理 #

其实与上两篇博客也是类似。

1.  Encoder输入还是一样，为source words即待翻译文本；
2.  Decoder初始输入为开始标记<s>，然后预测得到一个单词；
3.  将之前的输入与当前预测得到单词进行拼接，重新输入Decoder进行预测下一个单词；
4.  以此循环，直到预测单词为结束标记，或者超过最大长度限制。

[Seq2Seq]: https://blog.csdn.net/sgyuanshi/article/details/108456967
[Attention_Seq2Seq_-]: https://blog.csdn.net/sgyuanshi/article/details/108478432
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NneXVhbnNoaQ_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20221123/03634b7f78d24868bb8bb9f77a9859fa.png
[20200915205826107.png_pic_center]: /images/20221123/681d774c176548ada9d1e98864cb4dd9.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NneXVhbnNoaQ_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]: /images/20221123/ef741f20a841464c9d29be79a0ded729.png
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[20200915205910883.png_pic_center]: /images/20221123/a8f1ce9e311a45afb7fefe9f715d57d8.png
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[2020091520594251.png_pic_center]: /images/20221123/379fdf0a2cd442cb96d4b1b59230085d.png