Transformer模型解析：注意力机制的革命性突破

Transformer模型解析：注意力机制的革命性突破

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/weixin_72708850/article/details/146771595

引言

《Attention Is All You Need》这篇论文提出的Transformer模型可以说是自然语言处理领域的一次革命性突破，它开创了基于纯注意力机制的模型时代，并为后来的BERT、GPT等模型奠定了基础。本文将用通俗易懂的语言为大家详细解读Transformer的架构设计、工作原理以及其在机器翻译任务上的惊人表现。

传统序列模型的局限性

在Transformer出现之前，RNN（循环神经网络）及其变体如LSTM和GRU一直是序列建模和转换问题（如语言建模和机器翻译）的主流方法。这些模型虽然有效，但存在明显的局限性：

• 顺序计算问题：RNN按符号位置顺序计算，无法在训练样本内部并行化
• 长距离依赖问题：随着序列长度增加，RNN难以捕捉长距离依赖关系
• 计算效率低：当序列长度增加时，内存限制会进一步限制跨样本的批量处理

虽然注意力机制已经被引入到RNN中作为辅助手段，但Transformer的创新之处在于完全依赖注意力机制，抛弃了RNN和CNN结构，从而实现了更高效的并行计算和更好的长距离依赖建模。

Transformer架构详解

Transformer采用经典的编码器-解码器架构，但其内部结构却具有革命性的创新。下面我们来详细了解一下：

1. 整体架构

Transformer由以下部分组成：

• 编码器：由6层相同的层堆叠而成
• 解码器：同样由6层相同的层组成
• 每一层又包含几个关键子层

2. 编码器结构

每个编码器层包含两个子层：

• 多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）
• 逐位置前馈网络（Position-wise Feed-Forward Network）

每个子层都采用了残差连接和层归一化（Layer Normalization）。

3. 解码器结构

每个解码器层包含三个子层：

• 带掩码的多头自注意力机制（用于防止关注到未来位置）
• 多头编码器-解码器注意力机制（关注输入序列）
• 逐位置前馈网络

同样，每个子层也使用了残差连接和层归一化。

注意力机制：Transformer的核心

Transformer中的注意力机制是其最核心的创新，让我们深入了解一下：

1. 缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）

注意力函数的计算公式如下：

其中：

• Q：查询矩阵
• K：键矩阵
• V：值矩阵
• d_k：键的维度

缩放因子√d_k的引入是为了防止点积过大导致softmax函数处于梯度极小的区域。

2. 多头注意力（Multi-Head Attention）

为了增强模型的表达能力，Transformer使用了多头注意力机制：

原论文中使用了8个注意力头（h=8），每个头的维度是64，总维度保持512不变。这样设计的好处是允许模型在不同位置关注来自不同表示子空间的信息，增强了模型的表达能力。

3. 在模型中的应用

Transformer在三种不同场景下使用多头注意力：

• 编码器自注意力：让编码器中的每个位置关注输入序列的所有位置
• 解码器自注意力：让解码器中的每个位置关注已生成的输出序列（带掩码）
• 编码器-解码器注意力：让解码器中的每个位置关注输入序列的所有位置

位置编码：解决位置信息问题

由于Transformer抛弃了RNN和CNN结构，序列中的位置信息就无法自然地被模型捕获。为解决这个问题，Transformer引入了位置编码（Positional Encoding）。

位置编码使用正弦和余弦函数的不同频率来表示位置信息：

这种设计有两个好处：

1. 相对位置编码能够更容易地学习位置之间的关系
2. 模型可以推广到比训练时更长的序列

为什么自注意力比RNN和CNN更有优势？

自注意力层相比循环层和卷积层有三个显著优势：

1. 计算复杂度：

• 自注意力：O(n²·d)
• 循环层：O(n·d²)
• 卷积层：O(k·n·d²)

当序列长度n小于表示维度d时（这在机器翻译中很常见），自注意力计算更快。

2. 并行化程度：

• 自注意力：只需常数个顺序操作
• 循环层：需要O(n)个顺序操作
• 卷积层：可以完全并行化

3. 长距离依赖关系：

• 自注意力：任意两个位置之间的最大路径长度为常数1
• 循环层：路径长度为O(n)
• 卷积层：路径长度为O(log_k(n))

这些优势使得Transformer在处理长序列时表现更加优异！

训练细节

数据集与预处理

Transformer在WMT 2014英德和英法数据集上进行了测试：

• 英德数据集：约450万句对
• 英法数据集：3600万句对

使用字节对编码（BPE）处理，词汇量分别为37000和32000。

训练参数

• 硬件：8个NVIDIA P100 GPU
• 训练时间：
• 基础模型：12小时（100000步）
• 大型模型：3.5天（300000步）
• 优化器：Adam (β1=0.9, β2=0.98, ε=10^-9)
• 学习率：根据公式动态调整，前4000步线性增加，之后按步数的倒数平方根比例减小
• 正则化：
• Dropout (p=0.1)
• 残差连接后的层归一化
• 标签平滑 (ε=0.1)

实验结果：Transformer的惊人表现

机器翻译任务

在机器翻译任务上，Transformer取得了惊人的成绩：

• WMT 2014英德翻译：

• 大型Transformer模型：BLEU=28.4，超过之前所有报告的模型2.0分以上

• 基础模型：也超过了所有之前的单模型和集成模型

• WMT 2014英法翻译：

• 大型Transformer模型：BLEU=41.0，超过所有之前发布的单模型

• 训练成本不到之前最佳模型的1/4

英语句法分析任务

为验证Transformer的通用性，研究人员还在英语成分句法分析任务上进行了测试：

• 在仅使用40K句子的WSJ训练集上进行训练时，Transformer已优于伯克利解析器
• 在半监督设置中，结果优于除循环神经网络语法外的所有先前报告的模型

这表明Transformer不仅在翻译任务上表现出色，在其他序列转换任务上也具有广泛的适用性。

模型变体实验

研究人员通过改变基础模型的不同部分，进行了一系列对比实验：

1. 注意力头数量：

• 单头注意力比最佳设置差0.9 BLEU
• 头数过多也会导致质量下降

2. 注意力键大小：

• 减小dk会损害模型质量
• 表明点积可能是一种高效而合适的兼容性函数

3. 模型大小与正则化：

• 更大的模型性能更好
• Dropout有效防止过拟合

4. 位置编码方式：

• 学习到的位置嵌入与正弦位置编码效果相当

总结与展望

Transformer作为第一个完全基于注意力的序列转换模型，在机器翻译任务上展现出显著优势：

• 训练速度比RNN和CNN架构快得多
• 翻译质量大幅提升
• 可扩展性更好

自论文发布以来，Transformer已经成为自然语言处理领域的基础架构，催生了BERT、GPT等一系列强大的预训练语言模型，彻底改变了NLP领域的研究方向。

未来，我们可以期待基于注意力的模型在更多领域的应用，例如：

• 扩展到文本以外的输入和输出模态（图像、音频和视频）
• 开发局部、受限的注意力机制，以更高效地处理大型输入和输出
• 使生成过程不那么顺序化

如果你对Transformer感兴趣，可以在GitHub上查看官方代码：https://github.com/tensorflow/tensor2tensor

参考文献

[1] Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., ... & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. In Advances in neural information processing systems (pp. 5998-6008).