使用bert实现机器翻译 transformer机器翻译

Transformer属于seq2seq模型，解决输入时序列，输出也是序列，并且输出长度由机器自己决定的问题。

一、seq2seq的应用

1. 语音识别：输入声音讯号，输出对应的文字
2. 机器翻译：输入一段英文，输出对应的一段中文
3. 语音翻译：将听到的一段声英语，翻译成中文字
4. 语音合成：输入一段文字，输出对应的语种声音翻译
5. 聊天机器人
6. 提取文章的摘要

对于不同的任务，应该客制化对应的seq2seq模型，这样效果更好。

二、transfomer的架构

input——encoder（编译）——decoder（解译）——output

（一）Encoder

【一般的seq2seq】

• 总的来看，Encoder要做的事情,就是给一排向量，输出另外一排长度相同的向量。可以采用self-attention、CNN、RNN。其中包含了很多个block，而每个block都包含了sa和fc。
• Encoder里面,会分成很多很多的block。每一个block都是输入一排向量,输出一排向量。每一个block裡面做的事情,是好几个layer在做的事情。
• 每个block中，包括了self-attention和FC。先做一个self-attention,input一排vector以后,做self-attention,考虑整个sequence的资讯，Output另外一排vector。接下来这一排vector,会再丢到fully connected的feed forward network裡面,再output另外一排vector,这一排vector就是block的输出。

【transformer】

1. block的框架补充

每个block中，都是self-attention+residual connection——layer normalization——FC——layer normalization

• 01-self-attention+residual connection：在self-attention的output的基础上加上input，得到新的vec。加上residual connection的目的是：
• 02-layer normalization比batch normalization更简单。batch normalization是对不同example,不同feature的同一个dimension,去计算mean跟standard deviation。layer normalization==,它是对同一个feature,同一个example裡面,不同的dimension,去计算mean跟standard deviation。将此作为FC的输入。
• 04-FC的输出还要再做一次layer normalization，才是一个block的输出结果。

2. input到block之间的细节补充

• 在input的地方,还有加上positional encoding
• block中的self-attention要用Multi-Head Attention

（二）Decoder

• 输入形式：依次输入从encoder输出的seq中的token，每一个 Token,都可以把它用一个 One-Hot 的 Vector来表示,One-Hot Vector 就其中一维是 1,其他都是 0。
• 输入与输出的衔接：Decoder 会把自己的输出,当做接下来的输入。
• decoder输入与输出的方法：Autoregression / Non-Autoregression

1. Autoregressive（AT）

（1）输入与输出

把 Encoder 的输出先读进去,依次向decoder输入其中的向量。

01-输入start ，经过decoder，产生一个向量，经softmax输出评分最高的值。

02-把上一个向量的输出作为 Decoder 新的 Input。

…重复上述步骤

（2）decoder的内部结构

decoder vs. encoder

• 同： Encoder 这边,Multi-Head Attention,然后 Add & Norm,Feed Forward,Add & Norm,重复 N 次,Decoder 其实也是一样
• 异：01-输出的时候需要先做softmax。02-Multi-Head Attention 这一个 Block 上面,还加了一个masked 。它的作用是输出一个向量的时候，只考虑前面的a，不考虑在它后面的a。比如： $b^1$ 的时候,我们只能考虑 $a^1$ 的资讯,你不能够再考虑 $a^2$$a^3$$a^4$。讲得更具体一点,你做的事情是,当我们要產生 $b^2$ 的时候,我们只拿第二个位置的 Query $b^2$,去跟第一个位置的 Key,和第二个位置的 Key,去计算 Attention,第三个位置跟第四个位置,就不管它,不去计算 Attention。之所以这样做，和decoder的输入输出形式相关。因为对 Decoder 而言,先有 $a^1$ 才有 $a^2$,才有 $a^3$ 才有 $a^4$,所以实际上,当你有 $a^2$,你要计算 $b^2$ 的时候,你是没有 $a^3$ 跟 $a^4$ 的,所以你根本就没有办法把 $a^3$$a^4$ 考虑进来。

（3）stop token

2. Non-autoregressive(NAT)

• 特点：NAT与AT最大的差异在于，NAT可以平行运算，NAT 的 Decoder可能吃的是一整排的 BEGIN 的 Token,你就把一堆一排
  BEGIN 的 Token 都丢给它,让它一次產生一排 Token 就结束了。
• 输出长度的确定：另外learn一个 Classifier,这个 Classifier ,它吃 Encoder 的 Input,然后输出是一个数字,这个数字代表 Decoder 应该要输出的长度,这是一种可能的做法

3. NAT vs. AT

（1）NAT支持平行化，速度快
（2）NAT的decoder可以控制输出的长度
（3）AT的效果往往比NAT好

（三）Encoder与Decoder之间的资讯传递——cross attention

q 来自於 Decoder,k 跟 v 来自於 Encoder

三、transformer的训练——Teacher Forcing

把正确答案给Decoder,希望 Decoder 的输出跟正确答案越接近越好。

四、Seq2seq的训练技巧

（一）Copy Mechanism：重复利用简化训练

Decoder 没有必要自己创造输出出来,它需要做的事情,也许是从输入的东西裡面复製一些东西出来。机器的训练显然会比较容易,它显然比较有可能得到正确的结果。

e.g.01-聊天机器人

02-摘要

从文章裡面直接复製一些资讯出来

（二）Guided Attention：固定模式防止缺漏

在训练资料裡面,非常短的句子很少，就容易输出错误结果。所以需要强迫它,一定要把输入的每一个东西通通看过。Guiding Attention 要做的事情就是,要求机器它在做 Attention 的时候,是有固定的方式的,举例来说,对语音合成或者是语音辨识来说,我们想像中的 Attention,应该就是由左向右。

（三）Beam Search——以退为进

绿色的路，虽然一开始第一个步骤,你选了一个比较差的输出,但是接下来的结果是好的。答案非常明确的仍无，Beam Search 的作用显著；需要机器发挥一点创造力的时候,这时候 Beam Search 就比较没有帮助。

（四）Scheduled Sampling：早见noise就不至于一步错步步错

怎样应对decoder中一步错步步错的问题？——给 Decoder 的输入加一些错误的东西

五、seqseq的评级指标——BLEU