Transformer详解

参考
The Illustrated Transformer

Github模型库：

Tensor2Tensor：Attention is all you need中给出的开源代码，实际包含了很多其他模型，不太好看源码
The Annotated Transformer：OpenNMT的相关作者给出的PyTorch代码分析，适合PyTorch的同学阅读
Kyubyong/transformer：Tensorflow版的Transformer，代码比较简洁，star星数2.8k，适合Tensorflow的同学阅读

模型原理

参数分析

典型参数（base）：encoder 6层，decoder 6层，隐层512维，forward2048，多头8个，KV矩阵维度64（512/8），drop0.1

训练参数
1、embedding
2、每个encoder：QKV矩阵的W和b，FFN两层W和b，2个LayerNorm的权重
3、每个decoder：QKV矩阵的W和b，Q矩阵的W和b，FFN两层W和b，3个LayerNorm的权重

模型整体

6层的encoder（每个参数独立学习），最上层encoder的输出的K和V，作为6个decoder（每个参数独立学习）的中间attention层输入。encoder和decoder之间都是512维的vector list，list的长度在训练阶段定好。

encoder的组成，self-attention层是注意力层，每个词和上下文进行QKV的计算。FFN层对每个word，进行计算，共享一个权重。FFN比较简单，2层DNN，第一层维度为2048，后面加上ReLU层。公式为FFN(x) = max(0, xW1 + b1 )W2 + b2。FFN可以并行计算。

decoder的组成，类似于encoder，多一个中间attention层，叫做encoder-decoder attention层

输出层是一个DNN+Softmax，维度为词典大小，decoder的每一个位置输出共享一个参数。原文中提到，we share the same weight matrix between the two embedding layers and the pre-softmax linear transformation，similar to [30]。即前后合用一个词典，DNN的权重为embedding weight，bias为0

encoder和decoder的输入都为word embedding + position embedding，word embedding为可训练的lookup table，乘以sqrt(64)?不知道为什么，position embedding固定函数产生（实验证明学习的和固定的效果差不多），可以scale到无限长的句子（？貌似作用不大，因为训练时最大长度已经设好，infer时不能增加，因为没有对应的QKV矩阵了）

注意力层

self-attention：
1、q、k、v为embedding或encoder/decoder输出与可学习参数WQ、WK、WV相乘得到，注意Kyubyong/transformer中用的是一层DNN，即包含bias；
2、q和序列的k内积，除以sqrt(64)，取softmax，再与序列的v加权得到输出；
3、序列长度掩码mask，输入中后面的qk内积值设成无穷小；
4、MultiHead(Q, K, V ) = Concat(head1, …, headh)Wo，维数正好对上Wo省略
4、在decoder中，self-attention要对后续位置做掩码，位置掩码用下三角实现（感觉有了位置掩码就不用序列掩码了？）


encoder-decoder attention
与self-attention类似，一样的实现

Why Self-attention

未完待续~

今天的文章Transformer详解分享到此就结束了，感谢您的阅读。