Transformer中的Encoder Decoder與Cross Attention介紹

首先我們可以先回顧一下seq2seq的問題，sequence-to-sequence指的就是當我們輸入sequence之後，輸出也應該是sequence。但輸出的sequence有幾種size：

1. 與輸入的sequence一樣size
2. 只有一個值
3. 我們不知道長度 -> 由model決定。EX: 輸入聲音訊號->轉為文字

語音辨識、翻譯、聊天機器人、NLP問題(sentiment analysis, context, QA)。

*NLP: Natural Language Processing，很多也可以想成是QA的問題。也就是讓機器讀一段文字，然後我們詢問機器問題，他給我們答案。

*sentiment analysis: 透過一個句子判斷正面還是負面的問題。

但要注意的是，雖然seq2seq可以解決很多問題，但很多時候客製化模型會更好解決問題。EX: 像是pixel 4的語音轉文字就是使用RNN，而不是seq2seq。

那seq2seq要怎麼做呢？

通常會分成兩塊，一個Encoder搭配一個Decoder。那在transformer中使用的Encoder，就是上一篇講到的self-attention。

Encoder

1. 先將我們的輸入經過一次self attention，再將self attention的output + input得到一組output。 (*將output + input的過程，稱為residual connection。)
2. 接著將output進行layer normalization，得到一組normalization output。
3. 最後將這組normalization output輸入fully connected Network並與這組值與output相加，才會得到我們的輸出。
4. 最後再一次的進行layer normalization
5. 完成以上四個過程，才被稱為一次Encoder的輸出。

*比較layer normalization與batch normalization：

Layer normalization是針對同一組計算其平均與標準差

batch normalization則是對不同feature中同一個dimension的值計算平均與標準差。

假設有三組output: [a₁ a₂ a₃] [b₁ b₂ b₃] [c₁ c₂ c₃]。

Batch normalization的means: a₁ + b₁ + c₁ 。

Layer normalization的means: a₁ + a₂ + a₃.

AutoRegressive Decoder

在Encoder的最後，會輸出一段vector sequence，此時我們把vector sequence當作decoder的輸入。

Decoder的運作方式:

假設我們有個語音訊息"機器學習"要輸出成文字，此時我們必須先有一個BOS(beginning of sentence)作為初始的輸入，經過Decoder之後會產生一組機率分布，機率最高的就是我們的輸出。之後，再將Decoder的輸出作為下一個輸入，以此類推，就會產生一連串的輸出。

Masked Multi-Head Attention

上圖比較encoder與decoder之後，我們會發現兩者有個明顯的差別，那就是decoder的multi-Head Attention多了一個Masked，這個Masked的意思就是當我們在計算self-attention時，只在意自己與前面已經考慮過的input，只考慮到目前為止input的關聯性。

Ex:

輸出的b₁只能由輸入a₁決定; 輸出的b₂只能由a₁, a₂決定。

會這麼做的原因很簡單，因為我們在考慮輸入的時候，是必須依靠前一個輸出來決定。

那我們該如何決定一個輸出sequence的長度呢？

額外準備一個中斷的token "END"，當我們接收到輸入“習”時，讓"END"的機率成為最大，就能夠中斷decoder。

Non-AutoRegressive Decoder Model(NAT)

autoRegressive Decoder是從輸入Begin開始，依序輸入得到輸出，在拿輸出當輸入以此類推得到答案。

Non-AutoRegressive Decoder則是同時平行輸入多個Begin，這樣就會平行生成多個輸出。

那這種方式就沒辦法簡單決定其輸出的長度，所以我們可以採用兩種方式決定：

1. 另外訓練一個classification，輸入Encoder的input，得到需要幾個字在告訴Decoder。
2. 直接人為決定要留下幾個字。

特點：

1. 平行輸出
2. 速度較快
3. 但Performance沒有AT的performance好

Cross Attention

Cross Attention是連接Encoder與Decoder之間的橋樑。

運作方式：

1. Decoder先輸入BEGIN產生一個q值
2. Encoder輸出的向量，分別產生個別的k，與q相乘，得到關聯系數𝛼
3. 將𝛼透過normalization產生𝛼’
4. 最後𝛼’ 乘上v加總，經過Fully Connected
5. 結果才放進後續Decoder的計算

Training

那如果我們要訓練Transformer，我們的目標會是希望在BEGIN輸入Decoder之後，產生出的向量與我們希望的值的值越接近越好。而通常我們會將每個字設定為one-hot vector。假設“機” = [1 0 0 0]^T，那就希望Decoder產生的機率分佈會是接近one-hot vector的。（我們可以想像成分類問題）

Teacher Forcing

在輸入decoder時，額外多輸入正確答案(Ground Truth)，能夠幫助transformer更好訓練。假設是“機器學習”四個字，我們可以輸入“機”，然後要求機器輸出“器”，以此訓練。

但這也可以注意一下，有時會有一種訓練的結果與實際測試的結果不一致的狀況，這被稱為exposure bias。

那解決的方法就是在Teacher Forcing時，加入一點雜訊，讓他沒那麼好訓練，這被稱為schedule sampling。

Copy Mechanism

那有些任務，Decoder不需要從input生成文字出來，而是要從input複製出來。

Ex: 在聊天機器人中，就會需要複製的能力。

假設我們說：我是“庫洛洛” → 機器需要回答“你好！庫洛洛”。

那以上是關於今天Transformer中的Encoder Decoder與Cross Attention的介紹。