一文看懂Attention机制

Attention 正在被越来越广泛的得到应用。尤其是 BERT 火爆了之后。

Attention 到底有什么特别之处?他的原理和本质是什么?Attention都有哪些类型?本文将详细讲解Attention的方方面面。

 

Attention 的本质是什么

Attention(注意力)机制如果浅层的理解,跟他的名字非常匹配。他的核心逻辑就是「从关注全部到关注重点」。

Attention的本质

Attention 机制很像人类看图片的逻辑,当我们看一张图片的时候,我们并没有看清图片的全部内容,而是将注意力集中在了图片的焦点上。大家看一下下面这张图:

人眼看图片

我们一定会看清「锦江饭店」4个字,如下图:

视觉焦点在锦江饭店

但是我相信没人会意识到「锦江饭店」上面还有一串「电话号码」,也不会意识到「喜运来大酒家」,如下图:

非视觉焦点容易被忽略

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所以,当我们看一张图片的时候,其实是这样的:

人类看图时的效果

上面所说的,我们的视觉系统就是一种 Attention机制,将有限的注意力集中在重点信息上,从而节省资源,快速获得最有效的信息。

AI 领域的 Attention 机制

Attention 机制最早是在计算机视觉里应用的,随后在 NLP 领域也开始应用了,真正发扬光大是在 NLP 领域,因为 2018 年 BERT 和 GPT 的效果出奇的好,进而走红。而 Transformer 和 Attention 这些核心开始被大家重点关注。

如果用图来表达 Attention 的位置大致是下面的样子:

Attention的位置

这里先让大家对 Attention 有一个宏观的概念,下文会对 Attention 机制做更详细的讲解。在这之前,我们先说说为什么要用 Attention。

 

Attention 的3大优点

之所以要引入 Attention 机制,主要是3个原因:

  1. 参数少
  2. 速度快
  3. 效果好

Attention的3大优点

参数少

模型复杂度跟 CNNRNN 相比,复杂度更小,参数也更少。所以对算力的要求也就更小。

速度快

Attention 解决了 RNN 不能并行计算的问题。Attention机制每一步计算不依赖于上一步的计算结果,因此可以和CNN一样并行处理。

效果好

在 Attention 机制引入之前,有一个问题大家一直很苦恼:长距离的信息会被弱化,就好像记忆能力弱的人,记不住过去的事情是一样的。

Attention 是挑重点,就算文本比较长,也能从中间抓住重点,不丢失重要的信息。下图红色的预期就是被挑出来的重点。

Attention可以在长文本中抓住重点信息

 

Attention 的原理

Attention 经常会和 EncoderDecoder 一起说,之前的文章《一文看懂 NLP 里的模型框架 Encoder-Decoder 和 Seq2Seq》 也提到了 Attention。

下面的动图演示了attention 引入 Encoder-Decoder 框架下,完成机器翻译任务的大致流程。

Attention在Encoder-Decoder框架下的使用

但是,Attention 并不一定要在 Encoder-Decoder 框架下使用的,他是可以脱离 Encoder-Decoder 框架的。

下面的图片则是脱离 Encoder-Decoder 框架后的原理图解。

attention原理图

小故事讲解

上面的图看起来比较抽象,下面用一个例子来解释 attention 的原理:

小故事讲解attention

图书管(source)里有很多书(value),为了方便查找,我们给书做了编号(key)。当我们想要了解漫威(query)的时候,我们就可以看看那些动漫、电影、甚至二战(美国队长)相关的书籍。

为了提高效率,并不是所有的书都会仔细看,针对漫威来说,动漫,电影相关的会看的仔细一些(权重高),但是二战的就只需要简单扫一下即可(权重低)。

当我们全部看完后就对漫威有一个全面的了解了。

 

Attention 原理的3步分解:

attention原理3步分解

第一步: query 和 key 进行相似度计算,得到权值

第二步:将权值进行归一化,得到直接可用的权重

第三步:将权重和 value 进行加权求和

 

从上面的建模,我们可以大致感受到 Attention 的思路简单,四个字“带权求和”就可以高度概括,大道至简。做个不太恰当的类比,人类学习一门新语言基本经历四个阶段:死记硬背(通过阅读背诵学习语法练习语感)->提纲挈领(简单对话靠听懂句子中的关键词汇准确理解核心意思)->融会贯通(复杂对话懂得上下文指代、语言背后的联系,具备了举一反三的学习能力)->登峰造极(沉浸地大量练习)。

这也如同attention的发展脉络,RNN 时代是死记硬背的时期,attention 的模型学会了提纲挈领,进化到 transformer,融汇贯通,具备优秀的表达学习能力,再到 GPT、BERT,通过多任务大规模学习积累实战经验,战斗力爆棚。

要回答为什么 attention 这么优秀?是因为它让模型开窍了,懂得了提纲挈领,学会了融会贯通。

——阿里技术

 

想要了解更多技术细节,可以看看下面的文章或者视频:

「文章」深度学习中的注意力机制

「文章」遍地开花的 Attention,你真的懂吗?

「文章」探索 NLP 中的 Attention 注意力机制及 Transformer 详解

「视频」李宏毅 – transformer

「视频」李宏毅 – ELMO、BERT、GPT 讲解

 

Attention 的 N 种类型

Attention 有很多种不同的类型:Soft Attention、Hard Attention、静态Attention、动态Attention、Self Attention 等等。下面就跟大家解释一下这些不同的 Attention 都有哪些差别。

Attention的种类

由于这篇文章《Attention用于NLP的一些小结》已经总结的很好的,下面就直接引用了:

本节从计算区域、所用信息、结构层次和模型等方面对Attention的形式进行归类。

1. 计算区域

根据Attention的计算区域,可以分成以下几种:

1)Soft Attention,这是比较常见的Attention方式,对所有key求权重概率,每个key都有一个对应的权重,是一种全局的计算方式(也可以叫Global Attention)。这种方式比较理性,参考了所有key的内容,再进行加权。但是计算量可能会比较大一些。

2)Hard Attention,这种方式是直接精准定位到某个key,其余key就都不管了,相当于这个key的概率是1,其余key的概率全部是0。因此这种对齐方式要求很高,要求一步到位,如果没有正确对齐,会带来很大的影响。另一方面,因为不可导,一般需要用强化学习的方法进行训练。(或者使用gumbel softmax之类的)

3)Local Attention,这种方式其实是以上两种方式的一个折中,对一个窗口区域进行计算。先用Hard方式定位到某个地方,以这个点为中心可以得到一个窗口区域,在这个小区域内用Soft方式来算Attention。

 

2. 所用信息

假设我们要对一段原文计算Attention,这里原文指的是我们要做attention的文本,那么所用信息包括内部信息和外部信息,内部信息指的是原文本身的信息,而外部信息指的是除原文以外的额外信息。

1)General Attention,这种方式利用到了外部信息,常用于需要构建两段文本关系的任务,query一般包含了额外信息,根据外部query对原文进行对齐。

比如在阅读理解任务中,需要构建问题和文章的关联,假设现在baseline是,对问题计算出一个问题向量q,把这个q和所有的文章词向量拼接起来,输入到LSTM中进行建模。那么在这个模型中,文章所有词向量共享同一个问题向量,现在我们想让文章每一步的词向量都有一个不同的问题向量,也就是,在每一步使用文章在该步下的词向量对问题来算attention,这里问题属于原文,文章词向量就属于外部信息。

2)Local Attention,这种方式只使用内部信息,key和value以及query只和输入原文有关,在self attention中,key=value=query。既然没有外部信息,那么在原文中的每个词可以跟该句子中的所有词进行Attention计算,相当于寻找原文内部的关系。

还是举阅读理解任务的例子,上面的baseline中提到,对问题计算出一个向量q,那么这里也可以用上attention,只用问题自身的信息去做attention,而不引入文章信息。

 

3. 结构层次

结构方面根据是否划分层次关系,分为单层attention,多层attention和多头attention:

1)单层Attention,这是比较普遍的做法,用一个query对一段原文进行一次attention。

2)多层Attention,一般用于文本具有层次关系的模型,假设我们把一个document划分成多个句子,在第一层,我们分别对每个句子使用attention计算出一个句向量(也就是单层attention);在第二层,我们对所有句向量再做attention计算出一个文档向量(也是一个单层attention),最后再用这个文档向量去做任务。

3)多头Attention,这是Attention is All You Need中提到的multi-head attention,用到了多个query对一段原文进行了多次attention,每个query都关注到原文的不同部分,相当于重复做多次单层attention:

最后再把这些结果拼接起来:

 

4. 模型方面

从模型上看,Attention一般用在CNN和LSTM上,也可以直接进行纯Attention计算。

1)CNN+Attention

CNN的卷积操作可以提取重要特征,我觉得这也算是Attention的思想,但是CNN的卷积感受视野是局部的,需要通过叠加多层卷积区去扩大视野。另外,Max Pooling直接提取数值最大的特征,也像是hard attention的思想,直接选中某个特征。

CNN上加Attention可以加在这几方面:

a. 在卷积操作前做attention,比如Attention-Based BCNN-1,这个任务是文本蕴含任务需要处理两段文本,同时对两段输入的序列向量进行attention,计算出特征向量,再拼接到原始向量中,作为卷积层的输入。

b. 在卷积操作后做attention,比如Attention-Based BCNN-2,对两段文本的卷积层的输出做attention,作为pooling层的输入。

c. 在pooling层做attention,代替max pooling。比如Attention pooling,首先我们用LSTM学到一个比较好的句向量,作为query,然后用CNN先学习到一个特征矩阵作为key,再用query对key产生权重,进行attention,得到最后的句向量。

 

2)LSTM+Attention

LSTM内部有Gate机制,其中input gate选择哪些当前信息进行输入,forget gate选择遗忘哪些过去信息,我觉得这算是一定程度的Attention了,而且号称可以解决长期依赖问题,实际上LSTM需要一步一步去捕捉序列信息,在长文本上的表现是会随着step增加而慢慢衰减,难以保留全部的有用信息。

LSTM通常需要得到一个向量,再去做任务,常用方式有:

a. 直接使用最后的hidden state(可能会损失一定的前文信息,难以表达全文)

b. 对所有step下的hidden state进行等权平均(对所有step一视同仁)。

c. Attention机制,对所有step的hidden state进行加权,把注意力集中到整段文本中比较重要的hidden state信息。性能比前面两种要好一点,而方便可视化观察哪些step是重要的,但是要小心过拟合,而且也增加了计算量。

 

3)纯Attention

Attention is all you need,没有用到CNN/RNN,乍一听也是一股清流了,但是仔细一看,本质上还是一堆向量去计算attention。

 

5. 相似度计算方式

在做attention的时候,我们需要计算query和某个key的分数(相似度),常用方法有:

1)点乘:最简单的方法, 

2)矩阵相乘: 

3)cos相似度: 

4)串联方式:把q和k拼接起来, 

5)用多层感知机也可以: 

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