Tranformer现如今无论是在CV还是NLP，甚至现在非常或的LLM领域都非常重要！该架构是谷歌在2017年《Attention is all you need》中提出的，下面将分析本人对各个模块的理解+算法面试中的常见问题。

1. 各模块解决

参考如下：
Transformer从零详细解读(可能是你见过最通俗易懂的讲解)

其基本架构如上如所示，图中的N在论文中等于6。
编码器与解码器之间的数据传递如下图所示：

下面将详解各模块：

1.1 输入部分

（1）Embedding

一般是采用Embedding方式对输入进行编码，如上图所示，
即：使用特定维度来表达一个单词，如：
‘我’： 就使用一个512维度的向量来表示，
‘爱’： 也使用一个512维度的向量来表示；

（2）位置编码
详见本人博客：举例理解transformer中的位置编码

1）明白为什么要使用位置编码？
因为Transformer的多头注意力机制是并行化的，所有单词是可以一起处理的。（而不想RNN那种一次输入一个词，输入本身就带有时序关系， 注意RNN中的梯度消失：RNN的梯度是总的梯度和，它的梯度消失不是梯度变为0，而是因为它的梯度被近距离梯度主导，被远距离梯度忽略不计）

Transformer的并行化可以提高速度，但缺少了位置信息，所以需要位置编码！

2）编码过程

上式中，pos表示单词在句子中的位置，2i和2i+1要整体看，2i表示向量的偶数位置，2i+1表示向量的奇数位置。如图所示：

这样，每个单词都能有一个唯一的512维位置编码，然后将其和Embedding相加：

注：单个的位置只能表示绝对位置信息！然后由于三角函数的特性，他们之间还可以表现出相对位置信息，具体分析如下：

3）为什么位置嵌入是有用的？
因为借助三角函数的性质，可以表现出单词与单词之间的相对位置信息。

如上图所示，位置为：pos+k的单词可以分别用位置为pos和k的来计算出来，这样就表现出相对位置信息了。

4)为什么使用sin 和 cos?
1.sin cos 函数是无限延长的，适合单词序列的长短变化
2.sin cos 是具有周期性的，pos + k的单词可以分别用位置为pos和k的来计算出来

1.2 多头注意力（作者使用8个头）

以下是注意力机制的公式：
其中Q,K,V分别是有输入词向量和初始化生成的三个矩阵相乘得来的，dk表示词向量维度，如上面的512。计算过程如下所示：

多头注意力机制，则表示使用多套不同的WQ,WK,WV去求注意力，如下图所示：

每个头最后经公式都会得出一个注意力Z矩阵，将其合起来，即可得到多头注意的输出。

使用多头注意力机制的目的在于：将原始信息映射到不同空间，保证可以捕捉到更多信息。

（1）为什么要除以根号dk?
①控制梯度大小：除以根号d可以控制注意力分数的大小，防止梯度爆炸问题。在内积操作中，两个向量之间的相似度随着向量维度的增加而增大，这可能导致梯度变得非常大，外面有还有Softmax，如果某一点太大，softmax会让那一点更趋近于1，而其他点则更趋近于0，从而影响训练的稳定性。通过除以根号d，可以使注意力分数的范围相对稳定，从而减轻梯度爆炸的问题。

②平衡不同维度的注意力权重：在注意力机制中，注意力分数的大小会影响不同键的重要性。通过除以根号d，可以确保不同维度的注意力权重在计算时有更平衡的影响，避免某些维度过大而影响模型的性能。

（2）为什么除以的数值是根号下dk,而不是其他数值？
因为q和k是两个独立（而非相同）的随机变量, 假设两个输入向量 q 和 k 的每一维都具有零均值和单位方差、并且假设每一维都互相独立，那么这个除 sqrt(dk)的操作可以使得运算结果仍然保持零均值和单位方差，因而有利于模型训练的稳定性。

1.3 残差和LayerNorm

多头注意力后就会进行残差连接和LayerNorm，如下图所示：

（1）残差连接为什么有用？

如上图，表示一个残差网络结构图，在进行反向传播时，有如下推导：

而有：

所以：

由式子可知，即使后面的连乘接近0，由于前面有个1，所以导数不会为0，这就是残差网络能很深的原因，因为残差网络缓解了梯度消失。

（2）BatchNorm的优缺点和使用场景
BatchNorm的计算可以参考：pytorch中对BatchNorm2d()函数的理解
BN的理解重点在于它是针对整个Batch中的样本在同一维度特征做处理！！！如下图所示：

$x^1、x^2,\cdot \cdot \cdot ,x^R$ 表示R个样本，BatchNorm是作用在不同样本同一维度上的。

1）BN的优点
①解决内部协变量偏移
简单来说，在训练过程中，各样本之间可能分布不同，增大了学习难度，BN通过对各样本同一维度进行归一化缓解了这个问题。也有说，BN使损失平面更加更滑，从而加快收敛。
②缓解了梯度饱和问题，加快收敛。

2）BN的缺点
①batch_size较小时，效果较差
BN的过程，使用整个batch中样本的均值和方差来模拟全部数据的均值和方差，在batch_size 较小的时候，效果肯定不好。
②对文本这种输入维度不一致的不友好
如图所示：

举个最简单的例子，比如 batch_size 为10，也就是我有10个样本，其中9个样本长度为5，第10个样本长度为20。
那么问题来了，前五个单词的均值和方差都可以在这个batch中求出来从而模型真实均值和方差。但是第6个单词到底20个单词怎么办？
只用这一个样本进行模型的话，不就是回到了第一点，batch太小，导致效果很差。

3）BN的使用场景
BN在MLP和CNN上使用的效果较好，在RNN这种动态文本模型上使用的比较差。
为啥BN在NLP中效果差：
BN的使用场景不适合RNN这种动态文本模型，有一个原因是因为batch中的长度不一致，导致有的靠后面的特征的均值和方差不能估算。
这个问题其实不是个大问题，可以缓解。我们可以在数据处理的时候，使句子长度相近的在一个batch，就可以了。所以这不是为啥NLP不用BN的核心原因。

BN在MLP中的应用，BN是对每个特征在batch_size上求的均值和方差。记住，是每个特征。比如说身高，比如说体重等等。这些特征都有明确的含义。
但是我们想象一下，如果BN应用到NLP任务中，对应的是对什么做处理？是对每一个单词！也就是说，我现在的每一个单词是对应到了MLP中的每一个特征。也就是默认了在同一个位置的单词对应的是同一种特征，比如:“我/爱/中国/共产党”和“今天/天气/真/不错”
如何使用BN，代表着认为 "我"和“今天”是对应的同一个维度特征，这样才可以去做BN。
大家想一下，这样做BN，会有效果吗？
不会有效果的，每个单词表达的特征是不一样的，所以按照位置对单词特征进行缩放，是违背直觉的。

（3）LayerNorm在Transformer中的应用
layner-norm 的特点是什么？layner-norm 做的是针对每一个样本，做特征的缩放。换句话讲，保留了N维度，在C/H/W维度上做缩放。

也就是，它认为“我/爱/中国/共产党”这四个词在同一个特征之下，所以基于此而做归一化。
这样做，和BN的区别在于，一句话中的每个单词都可以归到一个名字叫做“语义信息”的一个特征中（我自己瞎起的名字，大家懂就好），也就是说，layner-norm也是在对同一个特征下的元素做归一化，只不过这里不再是对应N（或者说batch size），而是对应的文本长度。

上面这个解释，有一个细节点，就是，为什么每个单词都可以归到“语义信息”这个特征中。大家这么想，如果让你表达一个句子的语义信息，你怎么做？

最简单的方法就是词语向量的加权求和来表示句子向量，这一点没问题吧。（当然你也可以自己基于自己的任务去训练语义向量，这里只是说最直觉的办法）。

1.4 Decoder部分

需要对当前时刻之后的信息进行musk，那么为什么需要mask呢？
（1）为什么需要mask?
需要提前知道的是：
在训练过程，Output(Shifted right) 表示的是GroundTruth;
在test过程，Output(Shifted right) 表示之前自己预测的序列。
这里探讨的是训练过程为什么需要Mask?

我的理解是，当我们的需要翻译是句子是：
“我现在爱你”，其Label为：“I LOVE YOU NOW”.
当前时刻是已经预测了“I LOVE”, 正在预测“YOU”。此时我们就需要把Label中的“YOU NOW”给mask掉。
其原因就是在推理时，是没有Label的，所以我们要训练和推理过程之间没有gap，才能得到较好的结果。
而mask就是将从代码角度讲，就是把当前时刻之后所有单词mask掉就好了。

（2）decoder部分（和Encoder交互的部分）的输入

如上图所示，每个Encoder会接受Q,K,V矩阵，其中，K，V来自与Encoder,Q来自与上一个Decoder.
之后就没什么好讲了。但需要明白的是：
在训练过程，Output(Shifted right) 表示的是GroundTruth;
在test过程，Output(Shifted right) 表示之前自己预测的序列。

2.Transformer经典问题

基于Transformer经典模型的发家史：

2.1 tranformer为何使用多头注意力机制？

（1）多头保证了transformer可以注意到不同子空间的信息，捕捉到更加丰富的特征信息。
（2）每个并行计算注意力权重，提高计算效率（参数总量和总计算量没有减少）
（3）由于多头注意力机制能够从多个角度学习输入数据的特征，它有助于提高模型的泛化能力，使其能够更好地处理未见过的数据或任务。
（4）在自然语言处理中，句子中的词语往往与距离较远的其他词语存在依赖关系。多头注意力机制允许模型在不同的头中关注序列的不同部分，从而更有效地捕获这些长距离依赖。

2.2 Transformer相比CNN的优缺点

CNN感受野相对更小，所以需要搭建很多层CNN，才能注意到全局信息。而transformer的全局感受能力更强。

Transformer全局信息更加丰富，仅用几层就能达到很大的感受野。

2.3 Encoder和decoder的区别？两者感受野是否一致？

（1）Encoder只有一个Multi-Head Attention层，而Decoder有两个，且Decoder的第一个Multi-Head Attention采用了mash操作；
（2）decoder第二个 Multi-Head Attention 层的K, V矩阵使用 Encoder 的编码信息矩阵C进行计算，而Q使用上一个 Decoder block 的输出计算。

（3）功能性来说：encoder的功能是将输入序列编码成高维表示；而Decoder则将高维表示转化为目标序列，方便下游任务；
（4）感受野: Encoder的感受野是输入序列中某个位置的上下文信息；而Decoder同时关注输入序列和已生成的序列。

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