Необходимое предисловие: я решил попробовать современный формат несения света в массы и пробую стримить на YouTube про deep learning.
В частности, в какой-то момент меня попросили рассказать про attention, а для этого нужно рассказать и про машинный перевод, и про
sequence to sequence, и про применение к картинкам, итд итп. В итоге получился вот такой стрим на час:
Я так понял по другим постам, что c видео принято постить его транскрипт. Давайте я лучше вместо этого расскажу про то, чего в видео нет — про новую архитектуру нейросетей для работы с последовательностями, основанную на attention. А если нужен будет дополнительный бэкграунд про машинный перевод, текущие подходы, откуда вообще взялся attention, итд итп, вы посмотрите видео, хорошо?
Новая архитектура называется Transformer, была разработана в Гугле, описана в статье Attention Is All You Need (arxiv) и про нее есть пост на Google Research Blog (не очень детальный, зато с картинками).
Поехали.
Сверх-краткое содержание предыдущих серий
Задача машинного перевода в deep learning сводится к работе с последовательностями (как и много других задач): мы тренируем модель, которая может получить на вход предложение как последовательность слов и выдать последовательность слов на другом языке. В текущих подходах внутри модели обычно есть энкодер и декодер — энкодер преобразует слова входного предложения в один или больше векторов в неком пространстве, декодер — генерирует из этих векторов последовательность слов на другом языке.
Стандартные архитектуры для энкодера — RNN или CNN, для декодера — чаще всего RNN. Дальнейшее развитие навернуло на эту схему механизм attention и про это уже лучше посмотреть стрим.
И вот предлагается новая архитектура для решения этой задачи, которая не является ни RNN, ни CNN.
Вот основная картинка. Что в ней что!
Энкодер и Multi-head attention layer
Рассмотрим для начала энкодер, то есть часть сети, которая получает на вход слова и выдает некие эмбеддинги, соответствующие словам, которые будут использоваться декодером.
Вот он конкретно:
Идея в том, что каждое слово параллельно проходит через слои, изображенные на картинке.
Некоторые из них — это стандартные fully-connected layers, некоторые — shortcut connections как в ResNet (там, где на картинке Add).
Но новая интересная вещь в этих слоях — это Multi-head attention. Это специальный новый слой, который дает возможность каждому входному вектору взаимодействовать с другими словами через attention mechanism, вместо передачи hidden state как в RNN или соседних слов как в CNN.
Ему на вход даются вектора Query, и несколько пар Key и Value (на практике, Key и Value это всегда один и тот же вектор). Каждый из них пробразуется через обучаемым линейным преобразованием, а потом вычисляется скалярное произведение Q со всеми K по очереди, прогоняется результат этих скалярных произведений через softmax, и с полученными весами все вектора V суммируются в единый вектор. Эта формулировка attention очень близка к предыдущим работам, где используется attention.
Единственное, что они к нему дополняют — что таких attention'ов параллельно тренируется несколько (их количество на картинке обозначено через h), т.е. несколько линейных преобразований и параллельных скалярных произведений/взвешенных сумм. И потом результат всех этих параллельных attention'ов конкатенируется, еще раз прогоняется через обучаемое линейное преобразование и идет на выход.
Но в целом, каждый такой модуль получает на вход вектор Query и набор векторов для Key и Value, и выдает один вектор того же размера, что и каждый из входов.
Непонятно, что это дает. В стандартном attention "интуиция" ясна — сеть attention пытается выдать соответствие одного слова другому в предложении, если они близки чем-то. И это одна сеть. Здесь тоже самое, но куча сетей параллельно? И делают они тоже самое, а выход конкантенируется? Но в чем тогда смысл, не обучатся ли они в точности одному и тому же?
Нет. Если есть необходимость обращать внимание на несколько аспектов слов, то это дает сети возможность это сделать.
Такой трюк используется довольно часто — оказывается, что тупо разных начальных случайных весов хватает, чтобы толкать разные слои в разные стороны.Что такое несколько аспектов слов?.
Например, у слова есть фичи про его смысловое значение и про грамматическое.
Хочется получить вектора, соответствующие соседям с точки зрения смысловой составляющей и с грамматической.
Так как на выход такой блок выдает вектор того же размера, что и был на входе, то этот блок можно вставлять в сеть несколько раз, добавляя сети глубину. На практике, они используют комбинацию из Multi-head attention, residual layer и fully-connected layer 6 раз, то это есть это такая достаточно глубокая сеть.
Последнее, что нужно сказать — это что одной из фич каждого слова является positional encoding — т.е. его позиция в предложении. Например, от этого в процессе обработки слова легко "обращать внимание" на соседние слова, если они важны.
Они используют в качестве такой фичи вектор того же размера, что и вектор слова, и который содержит синус и косинус от позиции с разными периодами, чтобы мол было просто обращать внимание по относительным оффсетам выбирая координату с нужным периодом.
Пробовали вместо этого эмбеддинги позиций тоже учить и получилось тоже самое, что с синусами.
Еще у них воткнут LayerNormalization (arxiv). Это процедура нормализации, которая нормализует выходы от всех нейронов в леере внутри каждого сэмпла (в отличие от каждого нейрона отдельно внутри батча, как в Batch Normalization, видимо потому что BN им не нравился).
Говорят, BN в рекуррентных сетях не работает, так как статистика нормализации для разных предложений одного батча только портит всё, а не помогает, так как предложения все разной длины и все такое. В этой архитектуре тоже такой эффект ожидается и BN вреден?
Почему они не взяли BN — интересный вопрос, в статье особо не комментируется. Вроде бы были удачные попытки использовать с RNN например в speech recognition. Deep Speech 2 от Baidu (arxiv), AFAIR
Попробуем резюмировать работу энкодера по пунктам.
Работа энкодера:
- Делаются эмбеддинги для всех слов предложения (вектора одинаковой размерности). Для примера пусть это будет предложение
I am stupid. В эмбеддинг добавляется еще позиция слова в предложении. - Берется вектор первого слова и вектор второго слова (
I,am), подаются на однослойную сеть с одним выходом, которая выдает степень их похожести (скалярная величина). Эта скалярная величина умножается на вектор второго слова, получая его некоторую "ослабленную" на величину похожести копию. - Вместо второго слова подается третье слово и делается тоже самое что в п.2. с той же самой сетью с теми же весами (для векторов
I,stupid). - Делая тоже самое для всех оставшихся слов предложения получаются их "ослабленные" (взвешанные) копии, которые выражают степень их похожести на первое слово. Далее эти все взвешанные вектора складываются друг с другом, получая один результирующий вектор размерности одного эмбединга:
output=am * weight(I, am) + stupid * weight(I, stupid)
Это механизм "обычного" attention. - Так как оценка похожести слов всего одним способом (по одному критерию) считается недостаточной, тоже самое (п.2-4) повторяется несколько раз с другими весами. Типа одна один attention может определять похожесть слов по смысловой нагрузке, другой по грамматической, остальные еще как-то и т.п.
- На выходе п.5. получается несколько векторов, каждый из которых является взвешанной суммой всех остальных слов предложения относительно их похожести на первое слово (
I). Конкантенируем этот вректор в один. - Дальше ставится еще один слой линейного преобразования, уменьшающий размерность результата п.6. до размерности вектора одного эмбединга. Получается некое представление первого слова предложения, составленное из взвешанных векторов всех остальных слов предложения.
- Такой же процесс производится для всех других слов в предложении.
- Так как размерность выхода та же, то можно проделать все тоже самое еще раз (п.2-8), но вместо оригинальных эмбеддингов слов взять то, что получается после прохода через этот Multi-head attention, а нейросети аттеншенов внутри взять с другими весами (веса между слоями не общие). И таких слоев можно сделать много (у гугла 6). Однако между первым и вторым слоем добавляется еще полносвязный слой и residual соединения, чтобы добавить сети выразительности.
В блоге у них про этот процесс визуализируется красивой гифкой — пока смотреть только на часть про encoding:
И в результате для каждого слова получается финальный выход — embedding, на которой будет смотреть декодер.
Переходим к декодеру
Декодер тоже запускается по слову за раз, получает на вход прошлое слово и должен выдать следующее (на первой итерации получает специальный токен <start>).
В декодере есть два разных типа использования Multi-head attention:
- Первый — это возможность обратиться к векторам прошлых декодированных слов, также как и было в процессе encoding (но можно обращаться не ко всем, а только к уже декодированным).
- Второй — возможность обратиться к выходу энкодера. B этом случае Query — это вектор входа в декодере, а пары Key/Value — это финальные эмбеддинги энкодера, где опять же один и тот же вектор идет и как key, и как value (но линейные преобразования внутри attention module для них разные)
В середине еще просто FC layer, опять те же residual connections и layer normalization.
И все это снова повторяется 6 раз, где выход предыдущего блока идет на вход следующему.
Наконец, в конце сети стоит обычный softmax, который выдает вероятности слов. Сэмплирование из него и есть результат, то есть следующее слово в предложении. Мы его даем на вход следующему запуску декодера и процесс повторяется, пока декодер не выдаст токен <end of sentence>.
Разумеется, это все end-to-end дифференцируемо, как обычно.
Теперь на гифку можно посмотреть целиком.
Во время энкодинга каждый вектор взаимодействует со всеми другими. Во время декодинга каждое следующее слово взаимодействует с предыдущими и с векторами энкодера.
Результаты
И вот это добро прилично улучшает state of the art на machine translation.
2 пункта BLEU — это достаточно серьезно, тем более, что на этих значениях BLEU все хуже коррелирует с тем, насколько перевод нравится человеку.
В целом, основное нововведение — это использование механизма self-attention чтобы взаимодействовать с другими словами в предложении вместо механизмов RNN или CNN.
Они теоретизируют, что это помогает, потому что сеть может с одинаковой легкостью обратиться к любой информации вне зависимости от длины контекста- обратиться к прошлому слову или к слову за 10 шагов назад одинаково просто.
От этого и проще обучаться, и можно проводить вычисления параллельно, в отличие от RNN, где нужно каждый шаг делать по очереди.
Еще они попробовали ту же архитектуру для Constituency Parsing, то есть грамматического разбора, и тоже все получилось.
Я пока не видел подтверждения, что Transformer уже используется в продакшене Google Translate (хотя надо думать используется), а вот использование в Яндекс.Переводчике было упомянуто в интервью с Антоном Фроловым из Яндекса (на всякий случай, таймстемп 32:40).
Что сказать — молодцы и Гугл, и Яндекс! Очень клево, что появляются новые архитектуры, и что attention — уже не просто стандартная часть для улучшения RNN, а дает возможность по новому взглянуть на проблему. Так глядишь и до памяти как стандартного куска доберемся.
Автор: Семен Козлов
