21道常见Transformer面试题（GPT4帮你搞定）

最近看到一篇关于Transfomer的面试题，写的挺好的，美中不足的是回答的有点简单，刚好我PLUS还没过期，就想着将问题放给无所不能的GPT4来解答，有什么问题欢迎留言私信我好及时修改，不能误人子弟嘿嘿。

接下来一起瞧瞧吧！

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1. Transformer为何使用多头注意力机制？（为什么不使用一个头）

文章答：

多头可以使参数矩阵形成多个子空间，矩阵整体的size不变，只是改变了每个head对应的维度大小，这样做使矩阵对多方面信息进行学习，但是计算量和单个head差不多。

GPT4答:

Transformer 使用多头注意力机制的原因主要有以下几点：

1. 多样性：多头注意力机制允许模型同时关注不同的位置和语义信息。每个头可以学习不同的注意力分布，从而捕捉输入序列中的不同依赖关系。如果只使用一个头，模型可能会错过某些重要的依赖关系。
2. 更丰富的表示：通过多头注意力机制，模型可以并行学习多个自注意力表示。这使得模型可以更好地抓住输入数据的局部和全局信息。在自然语言处理任务中，这种丰富的表示往往导致更好的性能。
3. 并行计算：多头注意力机制可以充分利用现代硬件并行计算的能力，例如 GPU。多个头可以在一次计算中同时进行处理，这样可以显著提高计算效率。
4. 可解释性：多头注意力机制可以提供更多关于模型内部工作原理的洞察。例如，可以通过检查每个头的注意力权重来理解模型如何关注不同的输入位置。这种可解释性有助于分析和改进模型的性能。
   总之，多头注意力机制允许 Transformer 模型更好地捕捉输入数据的复杂依赖关系，提高模型的表示能力，充分利用并行计算能力，以及提供更好的可解释性。虽然单头注意力机制也可以实现类似的功能，但多头注意力机制往往能在实践中取得更好的效果。

2. Transformer为什么Q和K使用不同的权重矩阵生成，为何不能使用同一个值进行自身的点乘？

文章答：

请求和键值初始为不同的权重是为了解决可能输入句长与输出句长不一致的问题。并且假如QK维度一致，如果不用Q，直接拿K和K点乘的话，你会发现attention score 矩阵是一个对称矩阵。因为是同样一个矩阵，都投影到了同样一个空间，所以泛化能力很差。

GPT4答:

在 Transformer 模型的自注意力机制中，Q（查询矩阵）、K（键矩阵）和 V（值矩阵）使用不同的权重矩阵生成的原因如下：

1. 参数分离：使用不同的权重矩阵可以让模型分别学习查询、键和值的不同表示。这有助于模型区分输入序列中不同的信息，从而捕捉更复杂的依赖关系。如果使用相同的权重矩阵，可能会限制模型学习到的表示空间，导致性能下降。
2. 目的不同：查询、键和值在自注意力机制中起到不同的作用。查询矩阵用于检索相关信息，键矩阵用于表示输入数据中的信息，而值矩阵用于汇总这些信息。使用不同的权重矩阵可以让模型为每种类型的矩阵学习特定的表示，从而优化自注意力机制的性能。
3. 更强大的表示能力：使用不同的权重矩阵可以让模型学习到更丰富的表示。这样，模型可以从多个角度关注输入数据，从而更好地捕捉输入序列中的依赖关系。如果仅使用一个权重矩阵，模型可能无法学习到足够多的信息，导致性能下降。
   虽然在某些情况下，使用相同的权重矩阵可能也能实现类似的功能，但实践证明，使用不同的权重矩阵可以帮助 Transformer 模型更好地捕捉输入数据的复杂依赖关系，从而提高模型的表示能力和性能。

3. Transformer计算attention的时候为何选择点乘而不是加法？两者计算复杂度和效果上有什么区别？

文章答：

K和Q的点乘是为了得到一个attention score 矩阵，用来对V进行提纯。K和Q使用了不同的W_k, W_Q来计算，可以理解为是在不同空间上的投影。正因为 有了这种不同空间的投影，增加了表达能力，这样计算得到的attention score矩阵的泛化能力更高。

GPT4答:

在 Transformer 中，自注意力机制采用点乘而非加法的原因如下：

1. 计算效率：点乘可以有效地衡量两个向量之间的相似度。在计算注意力权重时，点乘可以通过矩阵乘法一次性计算整个序列的相似度，从而提高计算效率。而加法操作需要对向量的每个分量分别进行计算，这在某些情况下可能导致较低的计算效率。
2. 表达能力：点乘操作可以捕捉查询向量和键向量之间的相似度，从而让模型关注与查询向量最相关的部分。相比之下，加法操作可能无法很好地捕捉两个向量之间的相似度，导致模型关注到不太相关的信息。
   计算复杂度方面，点乘注意力和加法注意力的复杂度相差不大。点乘注意力的复杂度为 O(n^2 * d)，其中 n 是序列长度，d 是向量维度；而加法注意力的复杂度为 O(n * d)。在实际应用中，序列长度 n 通常比向量维度 d 大很多，因此两者的计算复杂度差异并不显著。
   在效果上，实践证明点乘注意力在很多任务中的性能优于加法注意力。点乘可以更好地捕捉向量之间的相似度，从而让模型关注到与查询向量最相关的部分。然而，加法注意力也有其适用场景，例如在处理稀疏数据或需要关注特定属性的任务中。
   总之，虽然点乘注意力和加法注意力在计算复杂度上相差不大，但在 Transformer 模型中，点乘注意力在捕捉向量间相似度和实际性能上表现更优。

4. 为什么在进行softmax之前需要对attention进行scaled（为什么除以dk的平方根），并使用公式推导进行讲解

文章答：

假设 Q 和 K 的均值为0，方差为1。它们的矩阵乘积将有均值为0，方差为dk，因此使用dk的平方根被用于缩放，因为，Q 和 K 的矩阵乘积的均值本应该为 0，方差本应该为1，这样可以获得更平缓的softmax。当维度很大时，点积结果会很大，会导致softmax的梯度很小。为了减轻这个影响，对点积进行缩放。

GPT4答:

在 Transformer 的自注意力机制中，在进行 softmax 之前需要对点乘得到的注意力矩阵进行缩放（除以 $d_k$ 的平方根）的原因是为了防止点乘结果过大，导致 softmax 函数的梯度消失。下面我们详细解释这个过程。
设 $Q$ 和 $K$ 是查询矩阵和键矩阵，它们的维度分别为 $(n,d_k)$。注意力矩阵 $A$ 的计算过程如下：

1. $A=Q{K}^T$，其中 $A$ 的维度为 $(n,n)$。
2. 对 $A$ 的每个元素进行缩放，即 $A=\frac{A}{\sqrt{d_k}}$。
3. 对 $A$ 的每一行应用 softmax 函数。
   在计算 $A$ 时，$Q$ 和 $K$ 的点乘可能导致较大的值。当 $d_k$ 增大时，点乘结果的方差也会随之增大。这是因为向量的每个分量都是从某个分布中采样得到的，它们的点积结果会随着维度的增加而变大。这导致 $A$ 中的值可能变得很大。
   当 $A$ 中的值很大时，应用 softmax 函数可能导致梯度消失问题。softmax 函数的定义如下：
   $$\text{softmax}(x{)}_i=\frac{\exp (x_i)}{{\sum }_j\exp (x_j)}$$
   当 $x_i$ 的值很大时，$\exp (x_i)$ 会变得非常大，导致 softmax 函数的输出接近 0 或 1。在这种情况下，softmax 函数的梯度会变得非常小，从而导致训练过程中的梯度消失问题。
   为了解决这个问题，我们需要对 $A$ 进行缩放，即除以 $\sqrt{d_k}$。这样可以使 $A$ 中的值变得更小，从而缓解梯度消失问题。在实践中，这种缩放策略被证明是有效的，可以提高 Transformer 模型的性能。

5. 在计算attention score的时候如何对padding做mask操作？

文章答：

对需要mask的位置设为负无穷，再对attention score进行相加

GPT4答:

在计算注意力得分时，对 padding 进行 mask 操作的目的是确保模型不会关注到输入序列中的无效（填充）位置。这通常通过在计算 softmax 前将注意力得分矩阵中对应填充位置的值设为负无穷大来实现。
以下是对 padding 进行 mask 操作的具体步骤：

1. 根据输入序列的长度创建一个二进制 mask 矩阵。序列中每个元素为 1（非填充位置）或 0（填充位置）。假设输入序列的长度为 n，则 mask 矩阵的维度为 (n, n)。
2. 将二进制 mask 矩阵中的 0 替换为负无穷大（例如：float(‘-inf’)）。这样，在 softmax 计算之前，填充位置的注意力得分将变为非常小的值。
3. 将 mask 矩阵与原始注意力得分矩阵（缩放后的 A 矩阵）相加。这将使填充位置的得分接近负无穷大。
4. 对更新后的注意力得分矩阵应用 softmax 函数。由于填充位置的得分接近负无穷大，经过 softmax 计算后，它们对应的权重将接近于 0，从而确保模型不会关注到填充位置。
   这种 mask 操作可以防止模型在自注意力计算中关注到无关的填充位置，从而提高模型在处理变长序列时的性能。

6. 为什么在进行多头注意力的时候需要对每个head进行降维？

文章答：

将原有的高维空间转化为多个低维空间并再最后进行拼接，形成同样维度的输出，借此丰富特性信息，降低了计算量。

GPT4答:

在进行多头注意力时，每个头的输出都需要降维，这是由于以下几个原因：

1. 参数数量和计算复杂度：每个头的输出维度为 (n, d_v)，其中 n 是序列长度，d_v 是每个头的值向量维度。对所有头的输出进行拼接后，维度变为 (n, h * d_v)，其中 h 是头的数量。如果不降维，模型的参数数量和计算复杂度将大幅增加，可能导致过拟合、计算效率降低等问题。
2. 保持输入输出一致：在 Transformer 中，多头注意力层的输入和输出都需要与其他层（如前馈神经网络层）相匹配。为了保持输入输出维度的一致性，需要对多头注意力的输出进行降维，使其与其他层的输入输出维度相同。
3. 融合多头信息：降维操作实际上是将不同头的信息融合在一起，提取各个头的共同特征。这有助于提高模型的表达能力，使其能够捕捉更丰富的语义信息。
   降维操作通常通过线性变换实现。在多头注意力的输出拼接后，我们使用一个权重矩阵 W_o（维度为 (h * d_v, d_model)）对拼接后的输出进行线性变换，得到降维后的结果。这里 d_model 是 Transformer 的模型维度。这样，在保持计算复杂度较低的同时，多头注意力层能够捕捉输入序列中的丰富信息。

7. 大概讲一下Transformer的Encoder模块？

文章答：

输入嵌入-加上位置编码-多个编码器层（每个编码器层包含全连接层，多头注意力层和点式前馈网络层（包含激活函数层））

GPT4答:

Transformer 的 Encoder 模块是由一系列相同的层组成的，每层包含两个主要子层：多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）层和前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）层。此外，每个子层之后还有一个残差连接（Residual Connection）和层归一化（Layer Normalization）操作。
以下是 Transformer 的 Encoder 模块的主要组成部分：

1. 词嵌入（Word Embedding）：首先，将输入序列的每个单词映射为一个固定维度的向量，作为模型的输入。
2. 位置编码（Positional Encoding）：为了使模型能够捕捉序列中的顺序信息，需要将位置编码与词嵌入相加。位置编码是一种表示单词在序列中位置的方法，可使用不同的技术实现，如正弦和余弦函数。
3. 多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）：这一层使模型能够关注输入序列中的不同位置，从而捕捉上下文信息。在多头自注意力中，将输入分为多个头，并分别计算每个头的注意力权重，然后将各个头的输出拼接并降维。
4. 残差连接（Residual Connection）：在多头自注意力的输出上添加输入向量本身，即实现一个跳跃连接。这有助于避免深度网络中的梯度消失问题，提高训练稳定性。
5. 层归一化（Layer Normalization）：对残差连接后的输出进行归一化处理，使其具有零均值和单位方差。这有助于提高训练过程的稳定性和收敛速度。
6. 前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）：这是一个简单的全连接神经网络，负责从自注意力层提取的特征中学习非线性表示。
7. 再次进行残差连接和层归一化。
   整个 Encoder 模块由多个这样的层堆叠而成。在实际应用中，可以根据任务的复杂性和需求调整层数。最终，Encoder 的输出作为 Transformer 的 Decoder 模块的输入，用于生成目标序列。

8. 为何在获取输入词向量之后需要对矩阵乘以embedding size的开方？

文章答：

embedding matrix的初始化方式是xavier init，这种方式的方差是1/embedding size，因此乘以embedding size的开方使得embedding matrix的方差是1，在这个scale下可能更有利于embedding matrix的收敛。

GPT4答:

我现在明白您在问的是为什么在初始化词嵌入矩阵时，需要乘以词嵌入维度（embedding size）的开方。这里的原因确实与您提到的初始化方式有关。
在神经网络中，权重矩阵的初始化方式对训练过程的稳定性和收敛速度具有重要影响。Xavier 初始化（也称为 Glorot 初始化）是一种常用的初始化方法，它根据输入和输出神经元的数量调整权重矩阵的初始值。这种方法的目的是使各层的输出具有相近的方差，从而避免梯度爆炸或梯度消失问题。
Xavier 初始化的具体操作是从一个均值为 0，方差为 $\frac{1}{n}$ 的正态分布中采样权重，其中 $n$ 是输入神经元的数量。在词嵌入矩阵的情况下，输入神经元的数量等于词嵌入维度。因此，我们需要将权重矩阵乘以词嵌入维度的开方，以使得其方差为 1。这样，在这个尺度下，词嵌入矩阵的初始化更有利于模型的收敛和训练稳定性。
总之，将词嵌入矩阵乘以词嵌入维度的开方是为了根据 Xavier 初始化方法调整矩阵的初始值，以提高模型的训练稳定性和收敛速度。

9. 简单介绍一下Transformer的位置编码？有什么意义和优缺点？

文章答：

因为self-attention是位置无关的，无论句子的顺序是什么样的，通过self-attention计算的token的hidden embedding都是一样的，这显然不符合人类的思维。因此要有一个办法能够在模型中表达出一个token的位置信息，transformer使用了固定的positional encoding来表示token在句子中的绝对位置信息。

GPT4答:

Transformer 的位置编码（Positional Encoding）是一种注入序列中单词位置信息的方法。因为 Transformer 的自注意力机制是无序的，它无法直接捕捉单词在序列中的顺序信息。位置编码解决了这个问题，使得模型能够区分不同位置的单词。
位置编码的一种常用方法是使用正弦和余弦函数生成的固定维度向量。给定一个位置 $p$ 和一个维度 $i$，位置编码使用以下公式计算：
$$PE(p,2i)=\sin (p/10000^{2i/d_{model}})$$
$$PE(p,2i+1)=\cos (p/10000^{2i/d_{model}})$$
其中 $p$ 是单词在序列中的位置，$i$ 是位置编码向量中的维度索引，$d_{model}$ 是 Transformer 的模型维度。这种方法可以产生不同位置的独特向量表示，同时保持可学习和可区分的特性。
位置编码的意义在于提供了一种方式来捕捉输入序列的顺序信息。这对于许多自然语言处理任务（如翻译、问答等）至关重要，因为这些任务的输出通常依赖于输入序列中单词的顺序。
优点：

1. 无需学习：相对于可学习的位置表示（如位置嵌入），位置编码不需要额外的训练，从而降低了模型的复杂性。
2. 独特性：基于正弦和余弦函数的位置编码可以生成独特的向量表示，帮助模型区分不同位置的单词。
3. 可扩展性：这种方法可以产生任意长度的位置编码，使模型能够处理不同长度的输入序列。

缺点：

1. 固定表示：位置编码是固定的，无法像可学习的位置嵌入那样根据训练数据进行调整。这可能在某些任务中导致性能受限。
2. 无法捕捉细粒度的顺序关系：正弦和余弦函数生成的位置编码可能无法捕捉输入序列中的复杂顺序模式，特别是在更高维度的情况下。
   尽管位置编码具有一定的局限性，但它在 Transformer 模型中被证明是一种有效的方式来捕捉序列中的顺序信息。

10. 你还了解哪些关于位置编码的技术，各自的优缺点是什么？

文章答：

相对位置编码（RPE）1.在计算attention score和weighted value时各加入一个可训练的表示相对位置的参数。2.在生成多头注意力时，把对key来说将绝对位置转换为相对query的位置3.复数域函数，已知一个词在某个位置的词向量表示，可以计算出它在任何位置的词向量表示。前两个方法是词向量+位置编码，属于亡羊补牢，复数域是生成词向量的时候即生成对应的位置信息。

GPT4答:

除了基于正弦和余弦函数的位置编码外，还有其他一些关于位置编码的技术，如下所示：
1). 可学习的位置嵌入（Learned Positional Embedding）：
这种方法将位置编码视为一个可学习的参数矩阵。在训练过程中，模型会根据任务的需求学习适当的位置表示。这种方法通常在循环神经网络（RNN）和基于 Transformer 的模型（如 BERT）中使用。
优点：

• 可适应性：位置嵌入可以根据训练数据自适应地调整，从而捕捉更复杂的顺序模式。
• 灵活性：可以与模型的其他部分共同训练，从而实现更好的性能。
  缺点：
• 需要额外的训练：位置嵌入增加了模型的参数数量，可能导致过拟合和更长的训练时间。
• 长度限制：预先定义的位置嵌入矩阵限制了输入序列的最大长度。
  2). 对角线位置编码（Diagonal Positional Encoding）：
  这种方法利用对角矩阵来表示位置信息。对角线位置编码使用矩阵乘法将输入序列中的每个单词与对应的位置表示相乘。
  优点：
• 简单：实现和计算都相对简单。
• 无需学习：与基于正弦和余弦函数的位置编码类似，无需额外的训练。
  缺点：
• 表达能力有限：对角线位置编码可能无法捕捉复杂的顺序模式。
• 稀疏性：对角线位置编码可能导致稀疏的表示，从而影响模型的性能。
  3). 轴角位置编码（Axial Positional Encoding）：
  这种方法将位置信息分解为多个轴（例如，行和列），然后将不同轴的位置编码相加。这种方法在图像处理任务中较为常见，如基于 Transformer 的图像分类器（如 ViT）。
  优点：
• 高效：分解位置编码可以降低计算复杂度。
• 可扩展性：可以处理多维数据，如图像和视频。
  缺点：
• 适用性：轴角位置编码主要用于处理多维数据，可能不适用于所有任务。
  各种位置编码技术具有不同的优缺点。选择合适的位置编码方法取决于任务的需求和模型的特点。

11. 简单讲一下Transformer中的残差结构以及意义。

文章答：

encoder和decoder的self-attention层和ffn层都有残差连接。反向传播的时候不会造成梯度消失。

GPT4答:

在 Transformer 模型中，残差结构（Residual Connection）是一种重要的组成部分，它有助于提高模型的训练稳定性和性能。残差结构是一种跳跃连接（skip connection），它可以将输入直接添加到层的输出，从而在深度网络中保留原始信息。
在 Transformer 中，残差结构通常出现在以下两个部分：

1. 自注意力（Self-Attention）后：在计算完多头自注意力之后，会将注意力的输出与输入（原始的词向量加上位置编码）相加，形成一个残差连接。然后，将结果传递给后面的层归一化（Layer Normalization）和前馈神经网络。
2. 前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）后：在计算完前馈神经网络之后，会将其输出与自注意力后的层归一化结果相加，形成另一个残差连接。再次进行层归一化后，将结果传递给下一个编码器层或解码器层。
   残差结构的意义：
3. 缓解梯度消失问题：在深度神经网络中，梯度消失问题是一个常见的挑战。残差结构允许梯度在训练过程中更容易地通过多个层传播，从而有助于缓解梯度消失问题。
4. 更快的收敛速度：由于残差结构保留了原始输入信息，模型可以更容易地学习恒等映射。这可以加速模型的收敛速度，并有助于模型在训练过程中更快地达到较低的误差。
5. 增强模型的表达能力：残差结构可以使模型在训练过程中捕捉更多层次的信息。这种组合方式有助于提高模型的表达能力，从而实现更好的性能。

12.为什么transformer块使用LayerNorm而不是BatchNorm？LayerNorm 在Transformer的位置是哪里？

文章答：

多头注意力层和激活函数层之间。CV使用BN是认为channel维度的信息对cv方面有重要意义，如果对channel维度也归一化会造成不同通道信息一定的损失。而同理nlp领域认为句子长度不一致，并且各个batch的信息没什么关系，因此只考虑句子内信息的归一化，也就是LN。

GPT4答:

在 Transformer 中，使用 Layer Normalization（层归一化）而不是 Batch Normalization（批归一化）有以下原因：

1. 序列长度可变：自然语言处理任务中的输入序列长度通常是可变的。与批归一化不同，层归一化是针对单个样本进行的，因此可以更自然地处理可变长度的序列。
2. 无需批量处理：批归一化需要在整个批量上计算均值和方差，这可能导致在训练和推理阶段使用不同的统计量。层归一化则在单个样本的不同维度上计算均值和方差，因此在训练和推理阶段使用相同的统计量。
3. 自注意力机制：Transformer 中的自注意力机制使得每个位置的单词都可以与其他位置的单词交互，因此不适合使用批归一化。层归一化可以更好地适应这种交互模式。
   Layer Normalization 在 Transformer 中的位置：在 Transformer 的编码器和解码器模块中，层归一化主要出现在以下两个地方：
4. 在自注意力（Self-Attention）之后：在计算完多头自注意力后，会将注意力的输出与输入（原始的词向量加上位置编码）相加，形成一个残差连接。然后，将结果传递给层归一化。这个层归一化将输入和注意力输出的和进行归一化，然后将归一化的结果传递给后面的前馈神经网络。
5. 在前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）之后：在计算完前馈神经网络后，会将其输出与自注意力后的层归一化结果相加，形成另一个残差连接。然后对这个残差连接进行层归一化，再将结果传递给下一个编码器层或解码器层。
   通过在关键部分使用层归一化，Transformer 模型可以在训练过程中保持稳定的梯度传播和更好的性能。

13.简答讲一下BatchNorm技术，以及它的优缺点。

文章答：

批归一化是对每一批的数据在进入激活函数前进行归一化，可以提高收敛速度，防止过拟合，防止梯度消失，增加网络对数据的敏感度。

GPT4答:

Batch Normalization（批归一化）是一种用于加速神经网络训练和提高模型性能的技术。它是由 Ioffe 和 Szegedy 在 2015 年提出的，主要目的是解决深度神经网络训练过程中的内部协变量偏移问题。
批归一化的核心思想是在每个训练批次中对神经网络层的输入进行归一化。具体来说，它会计算当前批次数据在每个特征维度上的均值和方差，然后使用这些统计量将数据标准化。之后，批归一化会引入两个可学习的参数（缩放因子和偏移因子），用于调整归一化后的数据，使其具有适当的缩放和偏移。
优点：

1. 加速收敛：批归一化有助于加速神经网络的收敛速度，因为它可以减小梯度消失和梯度爆炸的风险，从而允许使用较大的学习率。
2. 减少对初始化的敏感性：通过对每层输入进行归一化，批归一化可以降低模型对权重初始化方式的敏感性。
3. 正则化效果：批归一化在一定程度上具有正则化效果，因为它引入了一些噪声（由于批次之间的统计差异），这有助于防止过拟合。

缺点：

1. 批量依赖性：批归一化依赖于批次大小和批次之间的数据分布。在训练和推理阶段，数据分布可能不同，这可能导致性能下降。
2. 可变序列长度问题：批归一化不适合处理可变长度的序列数据，因为它需要在整个批次上计算统计量。这在自然语言处理任务中可能导致问题。
3. 计算开销：虽然批归一化可以加速收敛，但它会增加每层的计算开销，从而使整个网络的推理速度变慢。
   总之，批归一化是一种在神经网络训练中具有重要意义的技术。它有助于加速收敛，减少对初始化的敏感性，并具有一定的正则化效果。然而，它也存在一些缺点，如批量依赖性、可变序列长度问题和计算开销。

14.简单描述一下Transformer中的前馈神经网络？使用了什么激活函数？相关优缺点？

文章答：

输入嵌入-加上位置编码-多个编码器层（每个编码器层包含全连接层，多头注意力层和点式前馈网络层（包含激活函数层））-多个解码器层（每个编码器层包含全连接层，多头注意力层和点式前馈网络层）-全连接层，使用了relu激活函数

GPT4答:

在 Transformer 模型中，前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network, FFNN）是一个重要的组成部分。它位于自注意力（Self-Attention）模块之后，作为编码器和解码器的一个子层。前馈神经网络对序列中的每个位置的向量进行独立处理，为模型提供额外的非线性表示能力。
Transformer 中的前馈神经网络通常是一个两层的全连接网络，其结构如下：

1. 第一层全连接网络（线性层）：将输入向量映射到一个更高维度的隐藏空间。这个过程可以看作是对输入特征进行扩展。激活函数：在两个线性层之间使用非线性激活函数，通常是 ReLU（Rectified Linear Unit）或者 GELU（Gaussian Error Linear Unit）。
2. 第二层全连接网络（线性层）：将激活函数的输出映射回原始输入向量的维度。这一层实质上是对隐藏空间中的高维表示进行压缩，以产生新的特征表示。
   在原始的 Transformer 论文中，使用的激活函数是 ReLU。ReLU 是一种简单且有效的非线性激活函数，其定义为：f(x) = max(0, x)。ReLU 的优点包括计算简单、收敛速度快以及能够缓解梯度消失问题。然而，ReLU 的一个主要缺点是它在负数区间的梯度为零，这可能导致“死亡 ReLU”问题，即某些神经元不再更新。
   GELU 是一种近年来在自然语言处理任务中流行的激活函数。它可以看作是 ReLU 的平滑版本，具有更好的梯度分布。GELU 的计算公式为：f(x) = 0.5x(1 + tanh(sqrt(2/pi) * (x + 0.044715 * x^3)))。与 ReLU 相比，GELU 在负数区间有非零梯度，因此可以缓解“死亡 ReLU”问题。然而，GELU 的计算复杂度较高，相对于 ReLU 会增加一些计算开销。
   总之，Transformer 中的前馈神经网络是一个两层全连接网络，通常使用 ReLU 或 GELU 作为激活函数。前馈神经网络为模型提供了额外的非线性表示能力，有助于提高模型的性能。

15.Encoder端和Decoder端是如何进行交互的？

文章答：

通过转置encoder_ouput的seq_len维与depth维，进行矩阵两次乘法，即qkTv输出即可得到target_len维度的输出

GPT4答:

在 Transformer 模型中，Encoder 和 Decoder 端相互交互的关键部分是通过 Decoder 中的编码器-解码器注意力层（Encoder-Decoder Attention Layer）实现的。具体来说，交互过程如下：

1. 首先，Encoder 端接收源序列（例如，源语言句子）作为输入，并通过一系列编码器层进行处理。每个编码器层包含多头自注意力和前馈神经网络。在处理完所有编码器层后，Encoder 端输出一个表示源序列的上下文向量。
2. 接着，Decoder 端接收目标序列（例如，目标语言句子的部分）作为输入。目标序列首先通过一系列解码器层进行处理。与编码器层类似，每个解码器层也包含多头自注意力、编码器-解码器注意力层和前馈神经网络。
3. 在解码器的编码器-解码器注意力层中，Decoder 端利用来自 Encoder 端的上下文向量与当前解码器状态进行交互。具体来说，编码器的输出（即上下文向量）作为“键”和“值”，而解码器的自注意力输出作为“查询”。通过这种方式，解码器可以根据源序列的信息来调整目标序列的表示。
4. 最后，解码器的输出传递给一个线性层和一个 softmax 层，以生成目标序列中的下一个词。在训练阶段，模型根据目标序列的实际词来计算损失并进行优化。在推理阶段，模型一次生成一个词，直到达到终止条件（如生成特定的结束符或达到最大序列长度）。
   总之，Encoder 和 Decoder 端在 Transformer 模型中通过编码器-解码器注意力层进行交互。这种交互机制允许模型根据源序列的信息来生成更准确的目标序列。

16.Decoder阶段的多头自注意力和encoder的多头自注意力有什么区别？

文章答：

Decoder有两层mha，encoder有一层mha，Decoder的第二层mha是为了转化输入与输出句长，Decoder的请求q与键k和数值v的倒数第二个维度可以不一样，但是encoder的qkv维度一样。

GPT4答:

在 Transformer 模型中，编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的多头自注意力机制在计算方法上是相同的，但它们的应用场景和约束条件有所不同。主要区别在于：

1. 掩码（Masking）：在解码器（Decoder）的多头自注意力层中，为了防止当前位置的输出受到未来位置信息的影响，我们需要对注意力矩阵施加一个掩码。这是通过创建一个下三角矩阵（上三角部分为负无穷）并将其添加到注意力得分矩阵上，然后进行 softmax 计算。这样，解码器在生成每个词时只能考虑之前的词（包括当前位置的词），而不能看到未来的词。而在编码器的多头自注意力层中，无需进行这种掩码操作，因为源序列中的所有信息都是已知的。
2. 输入序列：编码器（Encoder）的多头自注意力接收源序列作为输入，处理输入序列中的词与其他词之间的关系。解码器（Decoder）的多头自注意力接收目标序列作为输入，在生成目标序列的每个词时，处理目标序列中的词与其他词之间的关系。尽管计算方法相同，但这两种自注意力机制关注的序列是不同的。
3. 用途：编码器（Encoder）的多头自注意力主要用于捕捉源序列中的全局依赖关系，以便更好地表示输入。而解码器（Decoder）的多头自注意力则用于捕捉目标序列中的全局依赖关系，以便在生成新词时考虑到目标序列的上下文信息。
   总之，编码器和解码器的多头自注意力在计算方法上是相同的，但它们的应用场景、约束条件和输入序列有所不同。解码器的多头自注意力需要进行掩码操作，以防止当前位置的输出受到未来位置信息的影响，而编码器的多头自注意力则无需进行这种掩码操作。

17.Transformer的并行化提现在哪个地方？

文章答：

Transformer的并行化主要体现在self-attention模块，在Encoder端Transformer可以并行处理整个序列，并得到整个输入序列经过Encoder端的输出，但是rnn只能从前到后的执行

GPT4答:

Transformer 的并行化主要体现在以下几个方面：

1. 多头自注意力（Multi-Head Attention）：在多头自注意力机制中，计算每个头的注意力分布是独立进行的，这些头可以同时计算。这种设计充分利用了现代计算硬件（如 GPU）的并行计算能力，从而提高了模型的计算效率。
2. 位置编码（Positional Encoding）：由于 Transformer 模型没有内置的循环结构（如 RNN），因此可以在给定输入序列的情况下同时处理所有位置的词。在输入阶段，模型通过将位置编码添加到词向量中，为每个位置的词注入位置信息。这允许模型在处理序列时并行处理所有位置的词。
3. 编码器和解码器层的堆叠：Transformer 模型中的编码器和解码器都是由多层相同结构的网络堆叠而成。在训练和推理过程中，每一层都可以独立进行计算，从而实现层与层之间的并行化。然而，实际操作中，为了实现有效的梯度传播和权重更新，通常会在各层之间添加跳跃连接（如残差连接和层归一化），从而形成一个整体的计算图。
4. 训练阶段的并行化：在训练阶段，模型可以使用 mini-batch 训练方法进行并行计算。通过将多个训练样本组合成一个批次，模型可以同时处理这些样本，从而充分利用计算硬件的并行能力。需要注意的是，在使用此方法时，可能需要对输入序列进行填充（Padding）以保持相同的长度。
   这些并行化设计使得 Transformer 能够在现代计算硬件上高效地进行计算，同时保持强大的表示和生成能力。

18.Decoder端可以做并行化吗？

文章答：

训练的时候可以，但是交互的时候不可以

GPT4答:

在 Transformer 模型的 Decoder 端，有一些部分可以进行并行化，而另一些部分则受到一定程度的限制。
在训练阶段，由于我们通常会使用“Teacher Forcing”策略（即使用真实的目标序列作为输入而不是模型生成的输出），Decoder 端的多头自注意力层可以并行处理整个目标序列。然而，为了防止当前位置的输出受到未来位置信息的影响，解码器的多头自注意力层需要施加一个掩码。这种掩码操作限制了 Decoder 端的并行性，但仍然允许在一个批次中的多个样本之间进行并行计算。
在推理阶段（如使用贪婪解码或束搜索），Decoder 端的并行性受到更大的限制。这是因为在生成目标序列的每个词时，模型需要使用之前生成的词作为输入。在这种情况下，Decoder 端的多头自注意力层无法同时处理整个目标序列，因此必须按顺序生成词。尽管如此，在一次推理过程中，仍然可以同时处理多个不同的序列（如在束搜索中搜索多个候选序列）。
总之，在训练阶段，Decoder 端可以在一定程度上进行并行化，但受到掩码操作的限制。在推理阶段，Decoder 端的并行性受到更大的限制，因为需要按顺序生成目标序列的词。然而，在批次级别和不同序列之间，仍然可以实现一定程度的并行计算。

19.简单描述一下wordpiece model 和 byte pair encoding，有实际应用过吗？

文章答：

“传统词表示方法无法很好的处理未知或罕见的词汇（OOV问题）
传统词tokenization方法不利于模型学习词缀之间的关系”
BPE（字节对编码）或二元编码是一种简单的数据压缩形式，其中最常见的一对连续字节数据被替换为该数据中不存在的字节。后期使用时需要一个替换表来重建原始数据。
优点：可以有效地平衡词汇表大小和步数（编码句子所需的token次数）。
缺点：基于贪婪和确定的符号替换，不能提供带概率的多个分片结果。

GPT4答:

WordPiece Model（WPM）和 Byte Pair Encoding（BPE）都是一种用于将文本分割成子词（subword）单元的无监督分词方法。这两种方法可以在一定程度上缓解词汇表大小和未知词（out-of-vocabulary, OOV）问题。

1. WordPiece Model（WPM）：WPM 通过迭代的方式将文本分割成子词单元。初始时，词汇表包含所有单字。然后在每次迭代中，WPM 会统计词汇表中所有可能的子词对的出现频率，并将出现频率最高的子词对合并为一个新的子词。这个过程会持续进行直到达到预设的词汇表大小。在分词过程中，WPM 会将输入文本切分为在词汇表中出现的最长子词序列。
2. Byte Pair Encoding（BPE）：BPE 的工作原理与 WPM 非常类似，但它最初是用于数据压缩的。BPE 同样通过迭代的方式合并频繁出现的字符对（或子词对）以创建新的子词。BPE 的分词过程与 WPM 相同，都是将输入文本切分为在词汇表中出现的最长子词序列。BPE 和 WPM 的主要区别在于它们处理词汇表和合并操作的侧重点。BPE 更侧重于字符级别的合并，而 WPM 更侧重于子词级别的合并。

实际应用：BPE 和 WPM 已经在许多自然语言处理任务中得到广泛应用，尤其是在预训练语言模型（如 BERT 和 GPT 系列模型）中。这些模型在训练阶段使用 BPE 或 WPM 对文本进行分词，从而学习到更好的子词级别的语义表示。在下游任务（如文本分类、命名实体识别等）中，预训练模型可以更好地处理未知词和缩小词汇表大小，从而提高模型的泛化能力和效率。

20.Transformer训练的时候学习率是如何设定的？Dropout是如何设定的，位置在哪里？Dropout 在测试的需要有什么需要注意的吗？

文章答：

LN是为了解决梯度消失的问题，dropout是为了解决过拟合的问题。在embedding后面加LN有利于embedding matrix的收敛。

GPT4答:

在 Transformer 训练过程中，学习率和 Dropout 设定非常重要，它们对模型的收敛速度和性能有显著影响。

1. 学习率设定：Transformer 训练时通常采用一种自适应的学习率调整策略，称为“noam”学习率调度。在这种策略中，初始学习率很低，随着训练步数的增加而线性增大，直到达到预设的最大学习率。然后，学习率随着训练步数的增加呈逐步降低的趋势。这种调度策略可以使模型在训练初期更快地适应数据，同时在训练后期保持较低的学习率以确保模型的稳定收敛。
   具体而言，noam 学习率调度策略的公式为：
   $$lrate=d_{model}^{-0.5}\cdot \min (step\_nu{m}^{-0.5},step\_num\cdot warmup\_step{s}^{-1.5})$$
   其中 $d_{model}$ 是模型的维度，$step\_num$ 是当前训练步数，$warmup\_steps$ 是预热步数。在预热阶段，学习率与训练步数成正比；在预热阶段之后，学习率与训练步数的平方根成反比。
2. Dropout 设定：Transformer 使用 Dropout 技术来降低模型过拟合的风险。在原始的 Transformer 论文中，建议设置 Dropout 率为 0.1。Dropout 层通常位于以下位置：
   • 多头自注意力层的输出；
   • 前馈神经网络层的输出；
   • 位置编码与词向量相加的结果。
3. 在测试阶段，需要注意的是，通常不使用 Dropout。在模型评估和推理阶段，我们希望模型能够提供稳定且一致的输出，因此需要关闭 Dropout 层。在大多数深度学习框架中，可以通过将模型设置为评估（evaluation）模式来实现这一点，例如在 PyTorch 中使用 model.eval()。在评估模式下，Dropout 层不会对输出产生影响，从而保证模型输出的稳定性。

21.bert的mask为何不学习transformer在attention处进行屏蔽score的技巧？

文章答：

BERT和transformer的目标不一致，bert是语言的预训练模型，需要充分考虑上下文的关系，而transformer主要考虑句子中第i个元素与前i-1个元素的关系。

GPT4答:

BERT 和 Transformer 在处理掩码时采用了不同的策略。在 BERT 中，掩码主要应用于输入序列（即 Masked Language Model, MLM），而在标准的 Transformer 解码器中，掩码主要应用于解码器的自注意力机制以防止未来位置信息的泄露。
BERT 的主要目标是通过预训练一个深度双向语言模型来学习上下文相关的词表示。为了实现这一目标，BERT 采用了 Masked Language Model 任务。在这个任务中，一部分输入词会被随机替换为特殊的 [MASK] 标记，然后让模型预测这些被遮盖的词。这种掩码策略直接作用于输入序列，而不是在注意力机制中进行处理。因此，BERT 的模型结构相对简单，不需要像 Transformer 解码器那样在自注意力层添加掩码。
另一方面，Transformer 解码器的目标是生成一个目标序列，需要防止当前位置的输出受到未来位置信息的影响。为了实现这一目标，解码器在自注意力机制中使用了一个上三角掩码，将未来位置的注意力分数设置为负无穷大。这样，在进行 softmax 计算时，未来位置的概率接近于零，从而实现了未来信息屏蔽。
总之，BERT 和 Transformer 在处理掩码时采用了不同的策略，这是因为它们的任务目标和模型结构有所不同。BERT 通过 Masked Language Model 任务直接在输入序列中应用掩码，而 Transformer 解码器需要在自注意力机制中添加掩码以防止未来位置信息的泄露。