20240708 Transformer

如何从浅入深理解transformer？ - 知乎

1.出现了一些基于自监督的方法，这包括基于对比学习的方法如MoCo和SimCLR，和基于图像掩码的方法如MAE和BeiT
2、Transformer结构及其应用详解--GPT、BERT、MT-DNN、GPT-2 - 知乎

"Decoder-only" 和 "Encoder-Decoder" 是Transformer模型的两种不同架构，它们用于不同类型的序列处理任务。以下是它们之间的主要区别：

Decoder-Only 模型：
- "Decoder-only" 模型只包括解码器部分，没有编码器。这意味着它只处理生成任务，如文本生成或图像生成，而不涉及输入序列的编码。
- 解码器在这种情况下通常包括多个层叠的解码器层，每个层都包括自注意力机制和前馈神经网络。解码器从一个初始的"起始符号"（例如，<start>标记）开始生成序列，并逐步生成序列的下一个元素，直到生成结束标记（例如，<end>标记）或达到最大长度。
Encoder-Decoder 模型：
- "Encoder-Decoder" 模型包括编码器和解码器两个部分，通常用于处理翻译、生成对话、图像到文本等任务。编码器负责将输入序列编码为上下文感知的表示，而解码器使用这个表示生成目标序列。
- 编码器和解码器都包括多个层叠的结构，包括自注意力机制和前馈神经网络。解码器还包括编码器-解码器注意力机制，以对齐输入序列和输出序列之间的信息。

总的来说，"Decoder-only" 模型专注于生成任务，例如文本生成或图像生成，而没有编码输入序列的能力。相比之下，"Encoder-Decoder" 模型用于处理输入和输出之间有显著关联的序列任务，例如翻译任务，其中编码器用于理解源语言文本，解码器用于生成目标语言文本。

选择哪种架构取决于任务的性质。如果你只需要进行生成任务，那么可以选择"Decoder-only" 模型。如果任务涉及将一个序列转化为另一个序列，例如翻译或生成对话，那么"Encoder-Decoder" 模型可能更适合。

5.QKV

当谈论 Transformer 模型的 QKV（Query、Key、Value）时，你可以将其想象成一种机制，用于处理信息并确定在模型中哪些部分需要关注和与输入数据的哪些部分产生关联。

查询（Query）就像你在寻找答案的问题。它表示模型要关注的内容，类似于你提出的问题。
键（Key）就像是问题的关键词或提示。它帮助模型找到与查询相关的内容。这相当于你在文本中寻找问题的答案时所关注的词语或短语。
值（Value）是实际的答案或信息。这是模型从输入数据中提取出来的内容，它们与查询和键的相关性一起用来生成最终的答案或输出。

总之，QKV 是 Transformer 模型用来处理信息和构建上下文理解的机制。查询帮助模型提出问题，键帮助模型找到问题的关键内容，值则提供了实际的答案或信息。通过将这些元素一起使用，Transformer 可以在各种自然语言处理任务中表现出色，例如机器翻译、文本生成和问答。

Transformer 使用 QKV（Query、Key、Value）是为了实现自注意力机制（Self-Attention Mechanism），这是 Transformer 模型中非常重要的组成部分。以下是 QKV 在 Transformer 中的作用和重要性：

自注意力机制：自注意力机制允许模型在处理输入序列时，动态地确定不同元素之间的关联程度。它使模型能够自适应地关注输入序列中的不同部分，而不是像传统的循环神经网络（RNN）那样固定窗口或固定步骤地处理序列。QKV 是自注意力机制的关键组件。
捕捉长距离依赖：自注意力机制能够有效地捕捉输入序列中的长距离依赖关系，这对于自然语言处理等任务非常重要。QKV 允许模型比较不同元素之间的相似度，从而确定它们之间的依赖关系，无论这些元素在输入序列中距离多远。
并行计算：Transformer 模型中的自注意力机制可以进行高度并行计算，因为每个元素的查询、键和值可以同时处理，而不必按顺序进行。这有助于加速训练和推理，使 Transformer 模型在大规模数据上表现出色。
适用于各种任务：QKV 可以应用于各种自然语言处理任务，如机器翻译、文本生成、问答等。它们不仅适用于文本数据，还可以用于其他类型的序列数据，如时间序列、图像序列等。

总之，QKV 在 Transformer 中的使用是为了实现自注意力机制，这一机制使得 Transformer 能够处理输入序列中的复杂关系，并在各种自然语言处理任务中表现出色。自注意力机制的灵活性和并行性使得 Transformer 成为深度学习领域的重要里程碑，并推动了自然语言处理领域的发展。

Transformer 和循环神经网络（RNN）是两种不同类型的神经网络架构，它们有许多重要区别，包括以下几点：

结构差异：
- RNN：RNN 是一种顺序式神经网络，通常用于处理序列数据，如文本或时间序列。RNN 的结构包括一个循环单元，将当前时间步的输入与先前时间步的隐藏状态相结合，以便在序列中传递信息。
- Transformer：Transformer 是一种基于自注意力机制的神经网络架构，它不依赖于序列的顺序处理。Transformer 使用多头自注意力机制来处理输入序列，允许模型同时关注序列中的所有元素，这使得它能够捕捉长距离依赖关系。
并行计算：
- RNN：RNN 的顺序性导致时间步之间的依赖性，这限制了并行计算。在训练和推理中，难以充分利用现代硬件的并行性。
- Transformer：Transformer 中的自注意力机制允许并行计算，因为每个元素的查询、键和值可以同时处理。这提高了模型的计算效率，使得 Transformer 适用于大规模数据和加速硬件。
长距离依赖：
- RNN：RNN 对于长距离依赖关系的建模有一定限制，因为它们的信息传递是通过时间步骤顺序进行的，随着序列长度的增加，梯度消失或梯度爆炸问题可能会出现。
- Transformer：Transformer 能够更有效地捕捉长距离依赖关系，因为它可以同时考虑输入序列中的所有元素，而不受序列长度的限制。
适用领域：
- RNN：RNN 在处理顺序数据时表现出色，如语言建模、文本生成和语音识别。
- Transformer：Transformer 在自然语言处理领域表现出色，尤其是在机器翻译、文本生成、问答和语言理解任务中。它还适用于其他序列数据，如图像处理、时间序列分析和推荐系统。

总之，Transformer 和 RNN 在结构、并行性、处理长距离依赖和适用领域等方面存在显著的区别。Transformer 的自注意力机制使其成为处理各种自然语言处理任务的强大工具，同时也在其他领域取得了成功。

多头自注意力（Multi-Head Self-Attention, MHSA）确实具有全局聚合的能力，这是其在处理序列数据时的核心特性之一。在Transformer架构中，MHSA允许模型在处理一个序列时考虑序列中所有位置的信息，而非仅限于局部上下文。

具体来说，在MHSA中，输入序列经过三个不同的线性变换分别产生Query、Key和Value矩阵。对于每一个位置的Token，其对应的Query会与所有位置的Key做点积运算并除以一个缩放因子（通常为sqrt(d_k)），然后通过softmax函数归一化得到注意力权重分布。这个权重分布反映了模型对序列中其他所有位置的注意力程度。

全局聚合体现在以下步骤：

计算注意力得分：通过Query与Key的点积运算，模型计算出一个关于整个序列的注意力得分矩阵，这个矩阵包含了序列中任意两个位置之间的相关性评分。
加权求和：根据上述得分矩阵得到的权重分布，模型对Value矩阵进行加权求和，这意味着每个位置的输出值是由整个序列中其他位置的信息按注意力权重整合而成的。
多头处理：MHSA并行执行多个独立的注意力头，每个头负责学习输入序列的不同子空间特征，最后将各个头的输出拼接起来并通过另一个线性层（组合层）进行融合，实现了从不同视角对全局信息的综合理解。

因此，通过多头自注意力机制，模型能够在每个时刻的计算中，对输入序列进行全局的信息交互和聚合，极大地增强了模型捕获长程依赖和复杂模式的能力。

8.解释Transformer

左边encoder，右边decoder, 图像或句子编码，加上位置编码，进入多头注意力机制（多个Q，K，V），残差相加避免梯度消失，layer norm归一化（梯度、加速收敛、正则化），前向传播（全连接层）。
右边N个decoder，输入为下一个词预测标签或者带预测对象，加上位置编码，多头注意力，masked是可选的，训练的时候关闭，保证看到后面的所有信息，推理的时候是打开的，避免后面信息泄漏，q加上编码起的k,v，提升捕捉上下文信息特征，前向传播，softmax

注意力机制：

在Transformer模型中，Query (Q)，Key (K) 和 Value (V) 是自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的核心组成部分。其中，Q和K的点积（dot product）用于计算各个位置之间的相关性或相似度。但是，直接计算Q和K的点积可能会导致非常大的数值，这可能使得Softmax函数（用于将点积结果转化为概率分布）的输出变得非常集中，即大部分位置的概率几乎为0，而只有少数位置的概率接近1。这种现象被称为饱和，它会降低注意力机制的效果，因为注意力权重分布过于不均匀。

为了缓解这个问题，Transformer模型在计算Q和K的点积时，会除以根号下dk（𝑑𝑘dk），这里的𝑑𝑘dk是Key向量的维度。这一操作被称为缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention），其目的是调整点积的结果，使其平均值更接近于0，方差更接近于1。这样做的好处有以下几点：