aitech-moj-2023/wyk/14_Transformer.org

289 lines
12 KiB
Org Mode
Raw Normal View History

2022-06-04 09:13:25 +02:00
2022-07-05 22:23:46 +02:00
* Modele języka oparte na sieciach Transformer
2022-06-04 09:13:25 +02:00
** Atencja jako „miękka” baza danych
O atencji można myśleć metaforycznie jako o odpytywaniu „miękkiej”, wektorowej
bazy danych. Możemy sobie wyobrazić, że słowa $w_1,\dots,w_{j-1}$ są
naszą bazą danych, a słowo $w_j$ (z którego kierujemy „snop” uwagi)
jest *zapytaniem* (/query/). To zapytanie dopasowujemy do *kluczy*
(/keys/), w najprostszym ujęciu po prostu słów $w_1,\dots,w_{j-1}$ (a
właściwie ich zanurzeń). Jeśli klucz pasuje do zapytania, odpowiednia
wartość (/value/) jest wydobywana z bazy. Nasza baza jest jednak
„miękka”, nie — zerojedynkowa, zapytanie pasuje do klucza w pewnym
stopniu, mniej lub bardziej.
W najprostszym ujęciu wartości są tym samym co klucze, czyli z naszej
bazy wydobywamy te same zanurzenia słów, których używamy jako kluczy.
2022-06-11 08:58:47 +02:00
Można jednak skomplikować schemat, rozróżniając klucze i wartości —
2022-06-04 09:13:25 +02:00
mogą one powstawać przez rzutowanie podstawowych zanurzeń różnymi
macierzami:
$$\vec{k_i} = W_k E(w_i),$$
$$\vec{v_i} = W_v E(w_i).$$
Również samo zapytanie może powstać przez rzutowanie:
$$\vec{q_i} = W_q E(w_i).$$
Jeśli zanurzenie $E(w_i)$ o rozmiarze $m$ przedstawimy w postaci
kolumnowej, wówczas macierze będą $W_k$ i $W_q$ będą miały rozmiar
$d_k \times m$, gdzie $d_k$ jest rozmiarem kluczy i zapytań (dlaczego
2022-07-05 22:23:46 +02:00
wektory kluczy i zapytań powinny mieć raczej ten sam rozmiar?), macierz zaś
2022-06-04 09:13:25 +02:00
$W_v$ — $d_v \times m$, gdzie $d_v$ to rozmiar zanurzenia wektora wartości.
Zazwyczaj $d_k = d_v = m$, ale nie jest to obligatoryjne.
Teraz nieznormalizowane wagi atencji przyjmą postać:
$$\hat{\alpha}_{i,j} = \vec{q_i}^T\vec{k_j} = (W_q E(w_i))(W_k E(k_j)).$$
Zauważmy, że ciąg $\hat{\alpha}_{1,j},\dots,\hat{\alpha}_{j-1,j}$ można potraktować jako wektor
$\hat{\vec{\alpha}_{*,j}}$ i wyliczać w postaci zwartej:
$$\hat{\vec{\alpha}_{*,j}} = \vec{q_j}^T K$$
gdzie $K$ to macierz kluczy złożona z wektorów
$\vec{k_1},\dots,\vec{k_{j-1}}$, tj. macierz o rozmiarze $d_k \times (j-1)$.
Wektor znormalizowanych wag atencji będzie miał wówczas postać:
$$\vec{\alpha}_{*,j} = \operatorname{softmax}(\vec{q_j}^T K).$$
Dokonajmy teraz agregacji wartości — obliczamy średnią wektorów
wartości ($\vec{v_i}$) ważoną atencją:
$$A(w_1,\dots,j-1) = \alpha_{1,j} \vec{v_1} + \dots + \alpha_{j-1,j} \vec{v_{j-1}} = \sum_{i=1}^{j-1} \alpha_{i,j} v_i.$$
2022-06-11 08:58:47 +02:00
Jeśli $j-1$ wektorów wartości ułożymy w macierz $V$ (o rozmiarze
2022-06-04 09:13:25 +02:00
$(j-1) \times d_v$), powyższy wzór będziemy mogli zapisać jako iloczyn wektora wag atencji i macierzy $V$:
$$A(w_1,\dots,j-1) = \vec{\alpha}_{*,j}^T V = \operatorname{softmax}(\vec{q_j}^T K)^T V.$$
Sposób patrzenia na atencję przez pryzmat trójki
2022-06-04 13:16:32 +02:00
zapytania-klucze-wartości okaże się niezwykle ważny w wypadku modelu Transformer.
** Model Transformer — historia
Architekturę Transformer opracowano, pierwotnie, na potrzeby
tłumaczenia automatycznego (rok 2017, artykuł [Attention Is All You
Need](https://arxiv.org/abs/1706.03762)). Szybko okazało się, że
podobnie jak w wypadku modelu ELMo dla sieci LSTM, można *pretrenować*
duże modele Transformer (po prostu na dużych korpusach tekstowych, w
sposób nienadzorowany), a potem dostrajać pod konkretne zadanie
przetwarzania języka naturalnego. Jednym z pierwszych przykładów
takiego podejścia był model BERT (rok 2018, artykuł [BERT:
Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language
Understanding](https://arxiv.org/abs/1810.04805)). To podejście było
później rozwinięte w postaci różnych modeli Transformer, również dla innych
języków niż angielski (RoBERTa, XLM, Polish RoBERTa itd.).
Na tym wykładzie my skupimy się na innej odnodze modeli Transformer —
modelach generatywnych, takich jak na przykład GPT-2 czy GPT-3. To
podejście jest bliższe duchowi czystego modelowania języka — model
języka jest używany wprost jako generator.
** GPT-2 — przykład działania
Dokonajmy najpierw tokenizacji:
2022-07-05 22:23:46 +02:00
#+BEGIN_SRC python :session mysession :exports both :results raw drawer
2022-06-04 13:16:32 +02:00
from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")
2022-06-11 08:36:47 +02:00
text = "The World War III will begin in 2028 in"
2022-06-04 13:16:32 +02:00
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt')
encoded_input
#+END_SRC
#+RESULTS:
:results:
2022-06-11 08:36:47 +02:00
{'input_ids': tensor([[ 464, 2159, 1810, 6711, 481, 2221, 287, 1160, 2078, 287]]), 'attention_mask': tensor([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]])}
2022-06-04 13:16:32 +02:00
:end:
2022-07-05 22:23:46 +02:00
#+BEGIN_SRC python :session mysession :exports both :results raw drawer
2022-06-11 08:36:47 +02:00
[tokenizer.decode(i) for i in encoded_input.input_ids[0]]
2022-06-04 13:16:32 +02:00
#+END_SRC
#+RESULTS:
:results:
2022-06-11 08:36:47 +02:00
['The', ' World', ' War', ' III', ' will', ' begin', ' in', ' 20', '28', ' in']
2022-06-04 13:16:32 +02:00
:end:
Zwróćmy uwagę, że w GPT-2 tokeny obejmują spacje!
Teraz uruchommy zasadniczy model:
2022-07-05 22:23:46 +02:00
#+BEGIN_SRC python :session mysession :exports both :results raw drawer
2022-06-04 13:16:32 +02:00
from transformers import AutoModelForCausalLM
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2")
outputs = model(**encoded_input)
#+END_SRC
#+RESULTS:
:results:
:end:
2022-07-05 22:23:46 +02:00
#+BEGIN_SRC python :session mysession :exports both :results raw drawer
2022-06-11 08:36:47 +02:00
softmax(outputs[0][0][-1])
#+END_SRC
#+RESULTS:
:results:
:end:
2022-06-04 13:16:32 +02:00
Z modelu GPT-2 otrzymamy rozkład prawdopodobieństwa kolejnego wyrazu, najpierw w postaci
nieznormalizowanych *logitów*:
2022-07-05 22:23:46 +02:00
#+BEGIN_SRC python :session mysession :exports both :results raw drawer
2022-06-04 13:16:32 +02:00
logits = outputs[0][0][-1]
logits
#+END_SRC
#+RESULTS:
:results:
tensor([-130.2947, -129.5677, -136.4030, ..., -138.3791, -138.8967,
-131.6319], grad_fn=<SelectBackward0>)
:end:
2022-07-05 22:23:46 +02:00
#+BEGIN_SRC python :session mysession :exports both :results raw drawer
2022-06-11 08:36:47 +02:00
from torch import softmax, topk
2022-06-04 13:16:32 +02:00
2022-06-11 08:36:47 +02:00
k = 20
2022-06-04 13:16:32 +02:00
2022-06-11 08:36:47 +02:00
t = topk(softmax(logits, -1), k)
2022-06-04 13:16:32 +02:00
2022-06-11 08:36:47 +02:00
tb = [[tokenizer.decode(t.indices[ix]), t.values[ix].item()] for ix in range(k)]
tb
2022-06-04 13:16:32 +02:00
#+END_SRC
#+RESULTS:
:results:
[[' earnest', 0.07378227263689041], [' the', 0.06698606163263321], [' 1945', 0.043497972190380096], [' September', 0.024068640545010567], [' March', 0.0228887926787138], [' October', 0.02232857048511505], [' Europe', 0.02032744698226452], [' 2020', 0.018564637750387192], [' Japan', 0.018423961475491524], [' December', 0.016560807824134827], [' January', 0.015074416995048523], [' July', 0.014139187522232533], [' April', 0.013183596543967724], [' November', 0.012901309877634048], [' 20', 0.012770282104611397], [' Afghanistan', 0.012765118852257729], [' 1944', 0.01266297698020935], [' June', 0.012072316370904446], [' 1914', 0.011765970848500729], [' May', 0.011659453622996807]]
:end:
*** Generowanie tekstu za pomocą GPT-2
2022-07-05 22:23:46 +02:00
#+BEGIN_SRC python :session mysession :exports both :results raw drawer
2022-06-04 13:16:32 +02:00
from transformers import pipeline
generator = pipeline('text-generation', model='gpt2')
generator('Hello, I\'m a language model,', max_length=30, num_return_sequences=1)
#+END_SRC
#+RESULTS:
:results:
:end:
** Model Transformer — podstawowa idea
Model Transformer sprowadza się właściwie do atencji; nie posiada
żadnego komponentu rekurencyjnego, ani nawet nie stosujemy czegoś w
rodzaju połączenia modelu worka słów i modelu n-gramowego.
W pierwszym przybliżeniu przy obliczaniu rozkładu prawdopodobieństwa
dla kolejnego wyrazu, to jest:
$$P(w_j|w_1\dots w_{j-1})$$
na $j$-tym miejscu (w miejscu przewidywanego wyrazu) doklejamy
specjalny token, powiedzmy ~<mask>~. Token ten będzie „atendował” do
innych wszystkich wcześniejszych tokenów w zdaniu:
$$\vec{\alpha}_{*,j}^T V = \operatorname{softmax}(\vec{q_j}^T K)^T V.$$
Samo to byłoby oczywiście zbyt proste:
1. Otrzymalibyśmy model (ważonego) worka słów, w dodatku każde słowo
2022-06-11 08:58:47 +02:00
miałoby zawsze taką samą wagę! — token $w_j$, który atenduje jest
2022-06-04 13:16:32 +02:00
zawsze ten sam (~<mask>~). Musimy wzbogacić reprezentację wektorową
2022-07-05 22:23:46 +02:00
słów i specjalnego tokena (~<mask>~).
2022-06-04 13:16:32 +02:00
2. Model Transformer w swojej podstawowej postaci w ogóle nie jest
wyposażony w pojęcie sekwencji — w przeciwieństwie do sieci
rekurencyjnych, które w sposób inherentny operują krok po kroku, w
sekwencji (w czasie). Musimy pozycję tokenów wprowadzić do sieci
Transformer nie przez modyfikację jej architektury, lecz przez dołączenie
informacji pozycyjnej do początkowych zanurzeń.
3. Model Transformer nie powinien mieć żadnych tokenów OOV/UNK. Musimy
wrócić do kwestii tokenizacji tekstu i wprowadzić podział rzadszych
tokenów na mniejsze, *podwyrazowe* jednostki.
** Atencja wsobna
Jeśli chodzi problem (1), rozwiążemy go przez wprowadzenie
**skontekstualizowanych reprezentacji** tokenów.
Na przykład słowo /mysz/ ma jedno wejściowe (/statyczne/) zanurzenie
(embedding) — bez względu na to, czy chodzi o zwierzę czy urządzenie
peryferyjne, tymczasem dość łatwo ustalić na podstawie kontekstu, o
które znaczenie chodzi.
2022-06-11 08:58:47 +02:00
Rozwiązanie polega na tym, że wszystkim tokenom będziemy przypisywać kolejne
zanurzenia skontekstualizowane — zależne od innych tokenów w zdaniu. W
2022-06-04 13:16:32 +02:00
tym celu zastosujemy atencję wsobną (samo-atencję, /self-attention/).
2022-07-05 22:23:46 +02:00
Każdy token będzie atendował potencjalnie do każdego innego tokena,
2022-06-04 13:16:32 +02:00
również do samego siebie (!).
*** Wzory
Rozpatrywać zatem będziemy nie tylko pojedynczy wektor znormalizowanych atencji
2022-06-11 08:58:47 +02:00
$$\vec{\alpha}_{*,j}^T V = \operatorname{softmax}(\vec{q_j}^T K)^T V,$$
2022-06-04 13:16:32 +02:00
lecz całą serię wektorów:
2022-06-11 08:58:47 +02:00
$$\vec{\alpha}_{*,1},\dots,\vec{\alpha}_{*,i},\dots,\vec{\alpha}_{*,j},$$
2022-06-04 13:16:32 +02:00
gdzie:
$$\vec{\alpha}_{*,i} = \operatorname{softmax}(\vec{q_i}^T K)$$
i $K$ jest macierzą kluczy o rozmiarze $d_k \times j$ (tym razem obejmuje również sam $i$-ty token).
2022-07-05 22:23:46 +02:00
Nowa, skontekstualizowana reprezentacja $i$-tego tokena będzie po prostu średnią wszystkich
2022-06-04 13:16:32 +02:00
wektorów ważoną atencją:
$$E_1(w_i) = \operatorname{softmax}(\vec{q_i}^T K)^T V,$$
gdzie:
2022-07-05 22:23:46 +02:00
- $E_1(w_i)$ — skontekstualizowane zanurzenie $i$-tego tokena; używając indeksu $_1$
2022-06-04 13:16:32 +02:00
zaznaczamy, że to jest pierwszy skonstekstualizowany embedding, rekurencyjnie będziemy budowali
2022-07-05 22:23:46 +02:00
kolejne $E_2(w_i)$, $E_3(w_i)$ itd. (wejściowy statyczny embedding zaś możemy oznaczyć przez $E_0(w_i)$);
2022-06-11 08:58:47 +02:00
- $V$ — macierz wartości o rozmiarze $j \times d_v$.
2022-06-04 13:16:32 +02:00
**** Zwarta postać macierzowa atencji wsobnej
Z praktycznych powodów (szybkość obliczeń na kartach graficznych) dużą
zaletą atencji wsobnej jest to, że wyliczenie skonstekstualizowanych zanurzeń dla wszystkich tokenów
w tekście da się zapisać w postaci zwartego wzoru macierzowego:
$$E_1 = \operatorname{Attention}(Q, K, V) = \operatorname{softmax}(QK)^T V,$$
gdzie $Q$ to macierz wszystkich zapytań o rozmiarze $j \times d_k$ (wektory ułożone poziomo).
**** Skalowanie atencji
Twórcy modelu Transformer odkryli, że lepsze wyniki daje skalowanie atencji
przez stałą zależną od rozmiaru wektora klucza/zapytania $d_k$:
2022-06-11 08:58:47 +02:00
$$\operatorname{Attention}(Q, K, V) = \operatorname{softmax}(\frac{QK}{d_k})^T V,$$
2022-06-04 13:16:32 +02:00
** Wielogłowicowa atencja
Od samego początku w Transformerze zamiast jednej atencji zaproponowano wiele **głowic atencji**
2022-06-11 08:58:47 +02:00
$(\operatorname{head}_1,\dots,\operatorname{head}_h)$, każda głowica atencji działa w następujący sposób:
2022-06-04 13:16:32 +02:00
$$\operatorname{head_i} = \operatorname{Attention}(QW_i^Q, KW_i^K,VW_i^V),$$
to znaczy każda głowica atencji działa tak samo, tylko przed jej zastosowaniem mnożymy
wektory zapytań, kluczy i wartości przez różne wyuczalne macierze, odpowiednio,
2022-06-11 08:58:47 +02:00
$W_i^Q$, $W_i^K$, $W_i^V$. Otrzymamy w ten sposób $h$ wektorów, konkatenujemy je po prostu i mnożymy
2022-06-04 13:16:32 +02:00
przez dodatkową wyuczalną macierz $W^O$:
$$\operatorname{MultiHead}(Q, K, V) = [\operatorname{head}_1,...,\operatorname{head}_n]W^O.$$
Przyjmujemy, że $d_k = d_v = m/h$, wtedy rozmiary macierzy $W_i^Q$ i $W_i^K$ będą wynosiły
$m \times d_k$, macierzy $W_i^V$ — $m \times d_v$, $W^O$ — $hd_v \times m$.