MultiHead-Attention和Masked-Attention的机制和原理

文章目录

一、本文说明

看本文前，需要先彻底搞懂Self-Attention。推荐看我的另一篇博文​​层层剖析，让你彻底搞懂Self-Attention、MultiHead-Attention和Masked-Attention的机制和原理​​。本篇文章内容在上面这篇也有，可以一起看。

二. MultiHead Attention

2.1 MultiHead Attention理论讲解

在Transformer中使用的是MultiHead Attention，其实这玩意和Self Attention区别并不是很大。先明确以下几点，然后再开始讲解：

1. MultiHead的head不管有几个，参数量都是一样的。并不是head多，参数就多。
2. 当MultiHead的head为1时，并不等价于Self Attetnion，MultiHead Attention和Self Attention是不一样的东西
3. MultiHead Attention使用的也是Self Attention的公式
4. MultiHead除了$W^q, W^k, W^v$三个矩阵外，还要多额外定义一个$W^o$。

好了，知道上面几点，我们就可以开始讲解MultiHeadAttention了。

MultiHead Attention大部分逻辑和Self Attention是一致的，是从求出Q,K,V后开始改变的，所以我们就从这里开始讲解。

现在我们求出了Q, K, V矩阵，对于Self-Attention，我们已经可以带入公式了，用图像表示则为：

为了简单起见，该图忽略了Softmax和 $d_k$

而MultiHead Attention在带入公式前做了一件事情，就是拆，它按照“词向量维度”这个方向，将Q,K,V拆成了多个头，如图所示：

这里我的head数为4。既然拆成了多个head，那么之后的计算，也是各自的head进行计算，如图所示：

但这样拆开来计算的Attention使用Concat进行合并效果并不太好，所以最后需要再采用一个额外的$W^o$矩阵，对Attention再进行一次线性变换，如图所示：

到这里也能看出来，head数并不是越多越好。而为什么要用MultiHead Attention，Transformer给出的解释为：Multi-head attention允许模型共同关注来自不同位置的不同表示子空间的信息。反正就是用了比不用好。

2.2. Pytorch实现MultiHead Attention

该代码参考项目​​annotated-transformer​​。

首先定义一个通用的Attention函数：

def attention(query, key, value):
    """
    计算Attention的结果。
    这里其实传入的是Q,K,V，而Q,K,V的计算是放在模型中的，请参考后续的MultiHeadedAttention类。

    这里的Q,K,V有两种Shape，如果是Self-Attention，Shape为(batch, 词数, d_model)，
                           例如(1, 7, 128)，即batch_size为1，一句7个单词，每个单词128维

                           但如果是Multi-Head Attention，则Shape为(batch, head数, 词数，d_model/head数)，
                           例如(1, 8, 7, 16)，即Batch_size为1，8个head，一句7个单词，128/8=16。
                           这样其实也能看出来，所谓的MultiHead其实就是将128拆开了。

                           在Transformer中，由于使用的是MultiHead Attention，所以Q,K,V的Shape只会是第二种。

    """

    # 获取d_model的值。之所以这样可以获取，是因为query和输入的shape相同，
    # 若为Self-Attention，则最后一维都是词向量的维度，也就是d_model的值。
    # 若为MultiHead Attention，则最后一维是 d_model / h，h为head数
    d_k = query.size(-1)
    # 执行QK^T / √d_k
    scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(d_k)

    # 执行公式中的Softmax
    # 这里的p_attn是一个方阵
    # 若是Self Attention，则shape为(batch, 词数, 次数)，例如(1, 7, 7)
    # 若是MultiHead Attention，则shape为(batch, head数, 词数，词数)
    p_attn = scores.softmax(dim=-1)

    # 最后再乘以 V。
    # 对于Self Attention来说，结果Shape为(batch, 词数, d_model)，这也就是最终的结果了。
    # 但对于MultiHead Attention来说，结果Shape为(batch, head数, 词数，d_model/head数)
    # 而这不是最终结果，后续还要将head合并，变为(batch, 词数, d_model)。不过这是MultiHeadAttention
    # 该做的事情。
    return torch.matmul(p_attn, value)


class MultiHeadedAttention(nn.Module):
    def __init__(self, h, d_model):
        """
        h: head的数量
        """
        super(MultiHeadedAttention, self).__init__()
        assert d_model % h == 0
        # We assume d_v always equals d_k
        self.d_k = d_model // h
        self.h = h
        # 定义W^q, W^k, W^v和W^o矩阵。
        # 如果你不知道为什么用nn.Linear定义矩阵，可以参考该文章：

        self.linears = [
            nn.Linear(d_model, d_model),
            nn.Linear(d_model, d_model),
            nn.Linear(d_model, d_model),
            nn.Linear(d_model, d_model),
        ]

    def forward(self, x):
        # 获取Batch Size
        nbatches = x.size(0)

        """
        1. 求出Q, K, V，这里是求MultiHead的Q,K,V，所以Shape为(batch, head数, 词数，d_model/head数)
            1.1 首先，通过定义的W^q,W^k,W^v求出SelfAttention的Q,K,V，此时Q,K,V的Shape为(batch, 词数, d_model)
                对应代码为 `linear(x)`
            1.2 分成多头，即将Shape由(batch, 词数, d_model)变为(batch, 词数, head数，d_model/head数)。
                对应代码为 `view(nbatches, -1, self.h, self.d_k)`
            1.3 最终交换“词数”和“head数”这两个维度，将head数放在前面，最终shape变为(batch, head数, 词数，d_model/head数)。
                对应代码为 `transpose(1, 2)`
        """
        query, key, value = [
            linear(x).view(nbatches, -1, self.h, self.d_k).transpose(1, 2)
            for linear, x in zip(self.linears, (x, x, x))
        ]

        """
        2. 求出Q,K,V后，通过attention函数计算出Attention结果，
           这里x的shape为(batch, head数, 词数，d_model/head数)
           self.attn的shape为(batch, head数, 词数，词数)
        """
        x = attention(
            query, key, value
        )

        """
        3. 将多个head再合并起来，即将x的shape由(batch, head数, 词数，d_model/head数)
           再变为 (batch, 词数，d_model)
           3.1 首先，交换“head数”和“词数”，这两个维度，结果为(batch, 词数, head数, d_model/head数)
               对应代码为：`x.transpose(1, 2).contiguous()`
           3.2 然后将“head数”和“d_model/head数”这两个维度合并，结果为(batch, 词数，d_model)
        """
        x = (
            x.transpose(1, 2)
                .contiguous()
                .view(nbatches, -1, self.h * self.d_k)
        )

        # 最终通过W^o矩阵再执行一次线性变换，得到最终结果。
        return self.linears[-1](x)

接下来尝试使用一下：

# 定义8个head，词向量维度为512
model = MultiHeadedAttention(8, 512)
# 传入一个batch_size为2， 7个单词，每个单词为512维度
x = torch.rand(2, 7, 512)
# 输出Attention后的结果
print(model(x).size())

输出为：

torch.Size([2, 7, 512])

三. Masked Attention

3.1 为什么要使用Mask掩码

在Transformer中的Decoder中有一个Masked MultiHead Attention。本节来对其进行一个详细的讲解。

首先我们来复习一下Attention的公式：

$\begin{aligned} O_{n\times d_v} = \text { Attention }(Q_{n\times d_k}, K_{n\times d_k}, V_{n\times d_v})&=\operatorname{softmax}\left(\frac{Q_{n\times d_k} K^{T}_{d_k\times n}}{\sqrt{d_k}}\right) V_{n\times d_v} \\\\ & = A'_{n\times n} V_{n\times d_v} \end{aligned}$

其中：

$O_{n\times d_v}= \begin{bmatrix} o_1\\ o_2\\ \vdots \\ o_n\\ \end{bmatrix},~~~~A'_{n\times n} = \begin{bmatrix} \alpha'_{1,1} & \alpha'_{2,1} & \cdots &\alpha'_{n,1} \\ \alpha'_{1,2} & \alpha'_{2,2} & \cdots &\alpha'_{n,2} \\ \vdots & \vdots & &\vdots \\ \alpha'_{1,n} & \alpha'_{2,n} & \cdots &\alpha'_{n,n} \\ \end{bmatrix}, ~~~~V_{n\times d_v}= \begin{bmatrix} v_1\\ v_2\\ \vdots \\ v_n\\ \end{bmatrix}$

假设 $(v_1, v_2, ... v_n)$ 对应着 $(机, 器, 学, 习, 真, 好, 玩)$。那么 $(o_1, o_2, ..., o_n)$ 就对应着 $(机', 器', 学', 习', 真', 好', 玩')$。 其中 $机'$ 包含着 $v_1$ 到 $v_n$ 的所有注意力信息。而计算 $机'$ 时的 $(机, 器, ...)$ 这些字的权重就是 $A'$ 的第一行的 $(\alpha'_{1,1}, \alpha'_{2,1}, ...)$。

如果上面的回忆起来了，那么接下来看一下Transformer的用法，假设我们是要用Transformer翻译“Machine learning is fun”这句话。

首先，我们会将“Machine learning is fun” 送给Encoder，输出一个名叫Memory的Tensor，如图所示：

之后我们会将该Memory作为Decoder的一个输入，使用Decoder预测。Decoder并不是一下子就能把“机器学习真好玩”说出来，而是一个词一个词说（或一个字一个字，这取决于你的分词方式），如图所示：

紧接着，我们会再次调用Decoder，这次是传入“<bos> 机”：

依次类推，直到最后输出​​<eos>​​结束：

当Transformer输出​​<eos>​​时，预测就结束了。

到这里我们就会发现，对于Decoder来说是一个字一个字预测的，所以假设我们Decoder的输入是“机器学习”时，“习”字只能看到前面的“机器学”三个字，所以此时对于“习”字只有“机器学习”四个字的注意力信息。

但是，例如最后一步传的是“<bos>机器学习真好玩”，还是不能让“习”字看到后面“真好玩”三个字，所以要使用mask将其盖住，这又是为什么呢？原因是：如果让“习”看到了后面的字，那么“习”字的编码就会发生变化。

我们不妨来分析一下：

一开始我们只传入了“机”（忽略bos），此时使用attention机制，将“机”字编码为了 $[0.13, 0.73, ...]$

第二次，我们传入了“机器”，此时使用attention机制，如果我们不将“器”字盖住的话，那“机”字的编码就会发生变化，它就不再是是$[0.13, 0.73, ...]$了，也许就变成了$[0.95, 0.81, ...]$。

这就会导致第一次“机”字的编码是$[0.13, 0.73, ...]$，第二次却变成了$[0.95, 0.81, ...]$，这样就可能会让网络有问题。所以我们为了不让“机”字的编码产生变化，所以我们要使用mask，掩盖住“机”字后面的字，也就是即使他能attention后面的字，也不让他attention。

许多文章的解释是Mask是为了防止Transformer在训练时泄露后面的它不应该看到的信息，我认为这个解释是不对的：①Transformer的Decoder并没有区分训练和测试，所以如果是为了防止训练泄露后面信息的话，那为什么推理时也要掩码呢？ ② 传给Decoder的内容都是Decoder自己推理出来的，它自己推理出来的不让它看，说是为了防止泄露信息，这不扯淡嘛。
当然，这也是我的个人看法，也许是我自己理解错看了

3.2 如何进行mask掩码

要进行掩码，只需要对scores动手就行了，也就是 $A'_{n\times n}$

第一次，我们只有 $v_1$

$\begin{bmatrix} o_1\\ \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} \alpha'_{1,1} \end{bmatrix} \cdot \begin{bmatrix} v_1\\ \end{bmatrix}$

第二次，我们有 $v_1, v_2$

$\begin{bmatrix} o_1\\ o_2 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \alpha'_{1,1} & \alpha'_{2,1} \\ \alpha'_{1,2} & \alpha'_{2,2} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} v_1\\ v_2\\ \end{bmatrix}$

此时如果我们不对 $A'_{2\times 2}$ 进行掩码的话，$o_1$的值就会发生变化（第一次是 $\alpha'_{1,1}v_1$，第二次却变成了$\alpha'_{1,1}v_1+\alpha'_{2,1}v_2$）。那这样看，我们只需要将 $\alpha'_{2,1}$ 盖住即可，这样就能保证两次的 $o_1$

所以第二次实际就为：

$\begin{bmatrix} o_1\\ o_2 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \alpha'_{1,1} & 0 \\ \alpha'_{1,2} & \alpha'_{2,2} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} v_1\\ v_2\\ \end{bmatrix}$

依次类推，如果我们执行到第$n$次时，就应该变成：

$\begin{bmatrix} o_1\\ o_2\\ \vdots \\ o_n\\ \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \alpha'_{1,1} & 0 & \cdots & 0 \\ \alpha'_{1,2} & \alpha'_{2,2} & \cdots & 0 \\ \vdots & \vdots & &\vdots \\ \alpha'_{1,n} & \alpha'_{2,n} & \cdots &\alpha'_{n,n} \\ \end{bmatrix} \begin{bmatrix} v_1\\ v_2\\ \vdots \\ v_n\\ \end{bmatrix}$

3.3 为什么是负无穷而不是0

按照上面的说法，mask掩码是0，但为什么源码中的掩码是 $-1e9$

if mask is not None:
    scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9)

p_attn = scores.softmax(dim=-1)

你仔细看，我们上面说的$A'_{n\times n}$