更多查看https://github.com/B-C-WANG/AI-Storage
4.2. 4.2从浅到深理解bert
4.2.1. 理解Attention
- 参考https://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/8638283.html
- Attention函数的本质可以被描述为一个查询（query）到一系列（键key-值value）对的映射
- 在计算attention时主要分为三步，第一步是将query和每个key进行相似度计算得到权重，常用的相似度函数有点积，拼接，感知机等；然后第二步一般是使用一个softmax函数对这些权重进行归一化；最后将权重和相应的键值value进行加权求和得到最后的attention。目前在NLP研究中，key和value常常都是同一个，即key=value
- 相似度的计算方法：点积-Q转置乘以K或Q转置乘以W乘以K，拼接：将QK拼接乘以W，感知机：tanh(WQ+UK)
4.2.2. 理解self-attention
- VKQ分别是指上一节中的Value，Key和Query
- Scaled Dot-Product Attention（简写SDPA）：QK的点积过后除以了维度的sqrt，避免内积过大，然后softmax过后乘以V，得到输出，输出维度和V相同
- Multi-head Attention（简写MHA，包括了SDPA）：输出V，K，Q，经过线性变换后输入上面的SDPA中，不过注意此时V K Q之后的线性层和SDPA都有多个，也就是多头的体现，得到多个softmax概率乘以V的结果，然后拼接起来
- 因此，MHA有三个输入，分别是VKQ。Encoder-dencoder attention中，VKQ分别是Xe,Xe和Xd（Xe为encoder输入，Xd为decoder输入）。encoder中的Self-attention中，VKQ均为Xe，而decoder的Self-attention，VKQ均为Xd
- 为何需要完全相同的VKQ？这样的话里面的每个词都要和该句子中的所有词进行attention计算。目的是学习句子内部的词依赖关系，捕获句子的内部结构
- 关于时间复杂度，文中提到Self-Attention为n^2 x d,RNN为n x d^2，CNN为k x n x d^2，其中RNN不能并行，还需要计算n次，其他均计算1次。n为输入序列大小，d为embedding维度。由此，在使用RNN的场合都应当考虑使用self-attention替代
- Self-Attention对于长距离依赖非常好，因此可以捕获长距离依赖关系
- Self-Attention可以看成和RNN，CNN，Dense等等同的角色，作为构建NN模型需要考虑到的一环，Self-Attention在形式上和ResNet中的残差块相似，输入矩阵或向量的X，经过QWK向量求得Softmax，然后再将概率乘回X，输入和输出shape相同
4.2.3. 理解Transformer
- 参考https://baijiahao.baidu.com/s?id=1622064575970777188&wfr=spider&for=pc
- 一个典型的Transformer由6个Encoders和6个Decoders组成，每个Encoder或decoder串联，具有相同结构不同权重
- encoder均为先通过一个encoder Self-Attention（encoder self-attention即VKQ都是Xe），然后通过一个Dense输出
- decoder则是先通过decoder self-attention（VKQ都是Xd），然后经过一个encoder-decoder attention（VK是Xe，Q是Xd），需要注意，每个decoder不仅仅从上一个串联的decoder中输入Xd，还从最后一个encoder的结果的KV中输入分别的Xe
- 和CNN相同，这样的方式没有考虑到序列信息，因此Transformer使用了Position Embeding的方法，将和word embeding相同大小的position embeding加入word embeding中，用以加入位置信息
4.2.4. Bert及其预训练
- bert包含3个embedding，词的embedding，句子的embedding和position embedding，为了训练这些embedding需要特定的非监督任务
- 训练word embeding-Masked ML：将一些词随机用Mask替换，训练怎样预测这些词，输入是替换后的词语，网络结构只用到Transformer Encoder，最终输出使用softmax直接接完整的词的onehot作损失
- 训练句子的embeding-Next Sentence Prediction：判断两个句子是否是上下文，输入整个序列，使用[cls]标签切分两句话，变成2x1的向量，然后最终softmax二分类
4.2.5. Bert前向传播
- 输入一个序列的word，经过embeding后加上position embeding，传入encoders得到最后一层encoder的K和V输出，将KV输出复制和decoder数目相同的份数，每一个都作为decoder中的encoder-decoder self-attention的两个Xe，然后decoder输入Xd，传递到最后一层，通过Linear+Softmax得到预测的词的概率，最终是一次性输出所有的翻译结果的词的softmax，按照顺序取，取到<end>这个词结束
4.2.6. Bert的下游任务
分类任务
- bert最终针对一个句子输出sequence_length x bert_feature_dim 大小的矩阵，sequence_length是句子中词的数目，每个词有一个bert feature dim大小的向量，可以使用CNN等接上bert输出用于后续任务
- 使用bert输出的向量的第一个词（也就是<start>）的向量，去掉其他剩下所有词的向量，也可以用于分类（第一个词作为简单的一个句子的特征向量）
本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容，请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)
