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Transformer-XL解读（论文 + PyTorch源码）

發布時間：2025/3/21 编程问答 22 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了 Transformer-XL解读（论文 + PyTorch源码）小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

前言

目前在NLP領域中，處理語言建模問題有兩種最先進的架構：RNN和Transformer。RNN按照序列順序逐個學習輸入的單詞或字符之間的關系，而Transformer則接收一整段序列，然后使用self-attention機制來學習它們之間的依賴關系。這兩種架構目前來看都取得了令人矚目的成就，但它們都局限在捕捉長期依賴性上。

為了解決這一問題，CMU聯合Google Brain在2019年1月推出的一篇新論文《Transformer-XL：Attentive Language Models beyond a Fixed-Length Context》同時結合了RNN序列建模和Transformer自注意力機制的優點，在輸入數據的每個段上使用Transformer的注意力模塊，并使用循環機制來學習連續段之間的依賴關系。Transformer-XL在多種語言建模數據集（如單詞級別的enwik8和字符級別的text8）上實現了目前的SoTA效果，且該模型在推理階段速度更快，比之前最先進的利用Transformer進行語言建模的方法快300～1800倍。?同時，該論文也放出了其配套源碼（包括TensorFlow和PyTorch的）、預訓練模型及在各個數據集上訓練的超參數，可以說是非常良心了～造福我等伸手黨！

本文將主要針對模型原理及其PyTorch實現進行逐一對照解讀，因筆者能力有限，如有不詳盡之處，可移步文末的傳送門進行詳細閱讀，并歡迎指出～

文章目錄

- 前言
- 一. 回顧Transformer
- 二. vanilla Transformer
- 三. Transformer-XL
- - 1. 引入循環機制
  - 2. 相對位置編碼
  - 3. 整體計算公式
- 四. PyTorch實現
- 五. 實驗結果
- - 1. 語言建模指標
  - 2. 兩個創新點的優勢
  - 3. 測試階段的速度
- 六. 總結
- - 1. 模型特點
  - 2. 優點
  - 3. 不足
- 傳送門

一. 回顧Transformer

在NLP領域中，一種對語言建模的最常用模型就是RNN，它可以捕捉單詞之間的依賴關系。但因為梯度消失和爆炸的問題，RNN變得非常難以訓練，LSTM單元和梯度裁剪方法的提出也不足以解決此類問題。同時RNN網絡的計算速度往往很慢，其學習長期依賴的能力也較為有限（論文中提到，LSTM語言模型平均只能建模200個上下文詞語）。

2017年6月，Google Brain在論文《Attention Is All You Need》中提出的Transformer架構，完全摒棄了RNN的循環機制，采用一種self-attention的方式進行全局處理。其接收一整段序列，并使用三個可訓練的權重矩陣——Query、Key和Value來一次性學習輸入序列中各個部分之間的依賴關系。Transformer網絡由多個層組成，每個層都由多頭注意力機制和前饋網絡構成。由于在全局進行注意力機制的計算，忽略了序列中最重要的位置信息。Transformer為輸入添加了位置編碼（Positional Encoding），使用正弦函數完成，為每個部分的位置生成位置向量，不需要學習，用于幫助網絡學習其位置信息。其示意如下圖所示：

有關Transformer的更深入討論，可參考筆者之前的博客：

Transformer（論文 + PyTorch源碼解讀）

二. vanilla Transformer

為何要提這個模型？因為Transformer-XL是基于這個模型進行的改進。

Al-Rfou等人基于Transformer提出了一種訓練語言模型的方法（?https://arxiv.org/abs/1808.04444?），來根據之前的字符預測片段中的下一個字符。例如，它使用x 1 , x 2 , . . . , x n ? 1 x_1, x_2, ..., x_{n-1}x1?,x2?,...,xn?1?預測字符x n x_nxn?，而在x n x_nxn?之后的序列則被mask掉。論文中使用64層模型，并僅限于處理 512個字符這種相對較短的輸入，因此它將輸入分成段，并分別從每個段中進行學習，如下圖所示。在測試階段如需處理較長的輸入，該模型會在每一步中將輸入向右移動一個字符，以此實現對單個字符的預測。

該模型在常用的數據集如enwik8和text8上的表現比RNN模型要好，但它仍有以下兩個缺點：

a. 上下文長度受限：字符之間的最大依賴距離受輸入長度的限制，模型看不到出現在幾個句子之前的單詞。
b. 上下文碎片：對于長度超過512個字符的文本，都是從頭開始單獨訓練的。段與段之間沒有上下文依賴性，會讓訓練效率低下，也會影響模型的性能。
c. 推理速度慢：在測試階段，每次預測下一個單詞，都需要重新構建一遍上下文，并從頭開始計算，這樣的計算速度非常慢。

三. Transformer-XL

Transformer-XL架構在vanilla Transformer的基礎上引入了兩點創新：循環機制（Recurrence Mechanism）和相對位置編碼（Relative Positional Encoding），以克服vanilla Transformer的缺點。與vanilla Transformer相比，Transformer-XL的另一個優勢是它可以被用于單詞級和字符級的語言建模。

1. 引入循環機制

與vanilla Transformer的基本思路一樣，Transformer-XL仍然是使用分段的方式進行建模，但其與vanilla Transformer的本質不同是在于引入了段與段之間的循環機制，使得當前段在建模的時候能夠利用之前段的信息來實現長期依賴性。如下圖所示：

在訓練階段，處理后面的段時，每個隱藏層都會接收兩個輸入：

該段的前面隱藏層的輸出，與vanilla Transformer相同（上圖的灰色線）。

前面段的隱藏層的輸出（上圖的綠色線），可以使模型創建長期依賴關系。

這兩個輸入會被拼接，然后用于計算當前段的Key和Value矩陣。對于某個段的某一層的具體計算公式如下：

其中，τ \tauτ表示第幾段，n nn表示第幾層，h hh表示隱層的輸出。S G ( ? ) SG(·)SG(?)表示停止計算梯度，[ h u ° h v ] [h_u \circ h_v][hu?°hv?]表示在長度維度上的兩個隱層的拼接，W . W_.W.?是模型參數。乍一看與Transformer中的計算公式很像，唯一關鍵的不同就在于Key和Value矩陣的計算上，即k τ + 1 n k_{\tau+1}^nkτ+1n?和v τ + 1 n v_{\tau + 1}^nvτ+1n?，它們基于的是擴展后的上下文隱層狀態h ~ τ + 1 n ? 1 \tilde{h}_{\tau+1}^{n-1}h~τ+1n?1?進行計算，h τ n ? 1 {h}_{\tau}^{n-1}hτn?1?是之前段的緩存。

原則上只要GPU內存允許，該方法可以利用前面更多段的信息，測試階段也可以獲得更長的依賴。

在測試階段，與vanilla Transformer相比，其速度也會更快。在vanilla Transformer中，一次只能前進一個step，并且需要重新構建段，并全部從頭開始計算；而在Transformer-XL中，每次可以前進一整個段，并利用之前段的數據來預測當前段的輸出。

2. 相對位置編碼

在Transformer中，一個重要的地方在于其考慮了序列的位置信息。在分段的情況下，如果僅僅對于每個段仍直接使用Transformer中的位置編碼，即每個不同段在同一個位置上的表示使用相同的位置編碼，就會出現問題。比如，第i ? 2 i-2i?2段和第i ? 1 i-1i?1段的第一個位置將具有相同的位置編碼，但它們對于第i ii段的建模重要性顯然并不相同（例如第i ? 2 i-2i?2段中的第一個位置重要性可能要低一些）。因此，需要對這種位置進行區分。

論文對于這個問題，提出了一種新的位置編碼的方式，即會根據詞之間的相對距離而非像Transformer中的絕對位置進行編碼。在Transformer中，第一層的計算查詢q i T q_i^TqiT?和鍵k j k_jkj?之間的attention分數的方式為：

其中，E x i E_{x_i}Exi??是詞i ii的embedding，E x j E_{x_j}Exj??是詞j jj的embedding，U i U_iUi?和U j U_jUj?是位置向量，這個式子實際上是( W q ( E x i + U i ) ) T ? ( W k ( E x j + U j ) ) (W_q(E_{x_i}+U_i))^T·(W_k(E_{x_j}+U_j))(Wq?(Exi??+Ui?))T?(Wk?(Exj??+Uj?))的展開，就是Transformer中的標準格式。

在Transformer-XL中，對上述的attention計算方式進行了變換，轉為相對位置的計算，而且不僅僅在第一層這么計算，在每一層都是這樣計算。

對比來看，主要有三點變化：

在(b)和(d)這兩項中，將所有絕對位置向量U j U_jUj?都轉為相對位置向量R i ? j R_{i-j}Ri?j?，與Transformer一樣，這是一個固定的編碼向量，不需要學習。

在(c)這一項中，將查詢的U i T W q T U_i^TW_q^TUiT?WqT?向量轉為一個需要學習的參數向量u uu，因為在考慮相對位置的時候，不需要查詢的絕對位置i ii，因此對于任意的i ii，都可以采用同樣的向量。同理，在(d)這一項中，也將查詢的U i T W q T U_i^TW_q^TUiT?WqT?向量轉為另一個需要學習的參數向量v vv。

將鍵的權重變換矩陣W k W_kWk?轉為W k , E W_{k, E}Wk,E?和W k , R W_{k, R}Wk,R?，分別作為content-based key vectors和location-based key vectors。

從另一個角度來解讀這個公式的話，可以將attention的計算分為如下四個部分：

a. 基于內容的“尋址”，即沒有添加原始位置編碼的原始分數。
b. 基于內容的位置偏置，即相對于當前內容的位置偏差。
c. 全局的內容偏置，用于衡量key的重要性。
d. 全局的位置偏置，根據query和key之間的距離調整重要性。

3. 整體計算公式

結合上面兩個創新點，將Transformer-XL模型的整體計算公式整理如下，這里考慮一個N層的只有一個注意力頭的模型：

其中，τ \tauτ代表第幾段，n nn代表第幾層，h τ 0 : = E s τ h_\tau^0 := E_{s_\tau}hτ0?:=Esτ??定義為第τ \tauτ段的詞向量序列。值得一提的是，計算A AA矩陣的時候，需要對所有的i ? j i-ji?j計算W k , R n R i ? j W_{k,R}^nR_{i-j}Wk,Rn?Ri?j?，如果直接按照公式計算的話，計算時間是O ( l e n g t h ) 2 O(length)^2O(length)2，而實際上i ? j i-ji?j的范圍只從0 ~ length，因此可以先計算好這length個向量，然后在實際計算A AA矩陣時直接取用即可。

具體的，設M MM和L LL分別為memory和當前段序列的長度，則i ? j i-ji?j的范圍也就為0 ~?M + L ? 1 M + L - 1M+L?1。下面的Q QQ矩陣中的每一行都代表著W k , R R i ? j W_{k,R}R_{i-j}Wk,R?Ri?j?中一個i ? j i-ji?j的可能性，即Q k = W k , R R M + L ? 1 ? k Q_k = W_{k, R} R_{M+L-1-k}Qk?=Wk,R?RM+L?1?k?。

則對于上面公式中的(b)項，即q i T W k , R R i ? j q_i^TW_{k,R}R_{i-j}qiT?Wk,R?Ri?j?，其構成的所有可能向量的矩陣為B BB矩陣，其形狀為L ? ( M + L ) L * (M + L)L?(M+L)，這是我們最終需要的(b)項的attention結果。

我們進一步定義B ~ \tilde{B}B~矩陣為如下：

可見，需要的B BB矩陣的每一行只是B ~ \tilde{B}B~的向左shift而已。因此，可以直接利用矩陣乘法計算B ~ \tilde{B}B~即可。設R i ? j R_{i-j}Ri?j?的維度為d R d_RdR?，q i q_iqi?的維度為d q d_qdq?，W k , R W_{k,R}Wk,R?矩陣的維度為d q ? d R d_q * d_Rdq??dR?，則直接計算矩陣B的時間復雜度為2 ? d q ? d R ? L ? ( M + L ) 2* d_q * d_R * L * (M+L)2?dq??dR??L?(M+L)，而計算B ~ \tilde{B}B~的時間復雜度為L ? d q ? ( M + L ) + d q ? d R ? ( M + L ) L * d_q * (M + L) + d_q * d_R * (M + L)L?dq??(M+L)+dq??dR??(M+L)，計算量明顯不是一個量級（后者要快很多）。

同理，對于(d)項來說，可以對所有的i ? j i-ji?j定義需要的矩陣D DD為L ? ( M + L ) L * (M+L)L?(M+L)：

可以用如下的d ~ \tildeze8trgl8bvbqd~來進行shift得到：

其中Q QQ矩陣已經計算過了，也可以在這一步減少計算量。

四. PyTorch實現

筆者在這里主要研究的是核心模型部分，將針對關鍵的實現細節進行剖析，想要看完整代碼的讀者請戳這里。

首先來看RelativePositionalEmbedding部分。

class PositionalEmbedding(nn.Module):def __init__(self, demb):super(PositionalEmbedding, self).__init__()self.demb = dembinv_freq = 1 / (10000 ** (torch.arange(0.0, demb, 2.0) / demb))def forward(self, pos_seq):sinusoid_inp = torch.ger(pos_seq, self.inv_freq)pos_emb = torch.cat([sinusoid_inp.sin(), sinusoid_inp.cos()], dim=-1)return pos_emb[:,None,:]

這里的demb是相對位置編碼的維度，pos_seq是序列的位置向量，在代碼里面是torch.arange(klen-1, -1, -1.0)，其中的klen是mlen+qlen，從名稱和之前的原理介紹可知這里的mlen是memory的長度，qlen是query的長度，這兩者組成了key的長度。最終返回的即是R RR向量矩陣，可見是不需要學習的。

接著來看MultiHeadAttention的部分，為了敘述方便，這里的MultiHeadAttn是源代碼中的RelMultiHeadAttn和RelPartialLearnableMultiHeadAttn的整合，也即一層self-attention的計算方式。

class MultiHeadAttn(nn.Module):def __init__(self, n_head, d_model, d_head, dropout, dropatt=0,tgt_len=None, ext_len=None, mem_len=None, pre_lnorm=False):super(MultiHeadAttn, self).__init__()self.n_head = n_headself.d_model = d_modelself.d_head = d_headself.dropout = dropoutself.qkv_net = nn.Linear(d_model, 3 * n_head * d_head, bias=False)self.drop = nn.Dropout(dropout)self.dropatt = nn.Dropout(dropatt)self.o_net = nn.Linear(n_head * d_head, d_model, bias=False)self.layer_norm = nn.LayerNorm(d_model)self.scale = 1 / (d_head ** 0.5)self.pre_lnorm = pre_lnormself.r_net = nn.Linear(self.d_model, self.n_head * self.d_head, bias=False)def _rel_shift(self, x, zero_triu=False):zero_pad = torch.zeros((x.size(0), 1, *x.size()[2:]),device=x.device, dtype=x.dtype)x_padded = torch.cat([zero_pad, x], dim=1)x_padded = x_padded.view(x.size(1) + 1, x.size(0), *x.size()[2:])x = x_padded[1:].view_as(x)if zero_triu:ones = torch.ones((x.size(0), x.size(1)))x = x * torch.tril(ones, x.size(1) - x.size(0))[:,:,None,None]return xdef forward(self, w, r, r_w_bias, r_r_bias, attn_mask=None, mems=None):qlen, rlen, bsz = w.size(0), r.size(0), w.size(1)if mems is not None:cat = torch.cat([mems, w], 0)if self.pre_lnorm:w_heads = self.qkv_net(self.layer_norm(cat))else:w_heads = self.qkv_net(cat)r_head_k = self.r_net(r)w_head_q, w_head_k, w_head_v = torch.chunk(w_heads, 3, dim=-1)w_head_q = w_head_q[-qlen:]else:if self.pre_lnorm:w_heads = self.qkv_net(self.layer_norm(w))else:w_heads = self.qkv_net(w)r_head_k = self.r_net(r)w_head_q, w_head_k, w_head_v = torch.chunk(w_heads, 3, dim=-1)klen = w_head_k.size(0)w_head_q = w_head_q.view(qlen, bsz, self.n_head, self.d_head) # qlen x bsz x n_head x d_headw_head_k = w_head_k.view(klen, bsz, self.n_head, self.d_head) # qlen x bsz x n_head x d_headw_head_v = w_head_v.view(klen, bsz, self.n_head, self.d_head) # qlen x bsz x n_head x d_headr_head_k = r_head_k.view(rlen, self.n_head, self.d_head) # qlen x n_head x d_head#### compute attention scorerw_head_q = w_head_q + r_w_bias # qlen x bsz x n_head x d_headAC = torch.einsum('ibnd,jbnd->ijbn', (rw_head_q, w_head_k)) # qlen x klen x bsz x n_headrr_head_q = w_head_q + r_r_biasBD = torch.einsum('ibnd,jnd->ijbn', (rr_head_q, r_head_k)) # qlen x klen x bsz x n_headBD = self._rel_shift(BD)# [qlen x klen x bsz x n_head]attn_score = AC + BDattn_score.mul_(self.scale)#### compute attention probabilityif attn_mask is not None and attn_mask.any().item():if attn_mask.dim() == 2:attn_score = attn_score.float().masked_fill(attn_mask[None,:,:,None], -float('inf')).type_as(attn_score)elif attn_mask.dim() == 3:attn_score = attn_score.float().masked_fill(attn_mask[:,:,:,None], -float('inf')).type_as(attn_score)# [qlen x klen x bsz x n_head]attn_prob = F.softmax(attn_score, dim=1)attn_prob = self.dropatt(attn_prob)#### compute attention vectorattn_vec = torch.einsum('ijbn,jbnd->ibnd', (attn_prob, w_head_v))# [qlen x bsz x n_head x d_head]attn_vec = attn_vec.contiguous().view(attn_vec.size(0), attn_vec.size(1), self.n_head * self.d_head)##### linear projectionattn_out = self.o_net(attn_vec)attn_out = self.drop(attn_out)if self.pre_lnorm:##### residual connectionoutput = w + attn_outelse:##### residual connection + layer normalizationoutput = self.layer_norm(w + attn_out)return output

其中n_head，d_model，d_head分別表示注意力頭的個數，模型的隱層維度，每個頭的隱層維度。qkv_net是用于計算query、key和value變換的參數矩陣W q , W k , E , W v W_{q}, W_{k,E}, W_{v}Wq?,Wk,E?,Wv?，與標準的Transformer中一致，o_net是用于將所有注意力頭的結果拼接后再變換到模型維度的參數矩陣，layer_norm是LayerNormalization層，r_net是用于計算relative position embedding變換的參數矩陣W k , R W_{k,R}Wk,R?。

在前向計算的過程中，w和r分別是上一層的輸出以及RelativePositionEmbedding，r_w_bias和r_r_bias分別是u uu向量和v vv向量，AC是前面公式中的（a）項和（c）項，BD是前面公式中的（b）項和（d）項，根據前面講的快速計算帶有相對位置的項，這里的BD需要進行偏移，即_rel_shift，經過筆者的演算，發現這里經過此函數后的BD并不是想要的B BB矩陣，其在B BB矩陣的(M+1)對角線（設主對角線為0，正數即為向右上偏移的量）的右上還有元素，不過后面緊接著就進行了mask。這里的attn_mask即為torch.triu(word_emb.new_ones(qlen, klen), diagonal=1+mlen).byte()[:,:,None]。再往后就是標準的Transformer中的add&norm環節了，就不再贅述。

最后來看memory的更新過程：

def _update_mems(self, hids, mems, qlen, mlen):# does not deal with Noneif mems is None: return None# mems is not Noneassert len(hids) == len(mems), 'len(hids) != len(mems)'# There are `mlen + qlen` steps that can be cached into mems# For the next step, the last `ext_len` of the `qlen` tokens# will be used as the extended context. Hence, we only cache# the tokens from `mlen + qlen - self.ext_len - self.mem_len`# to `mlen + qlen - self.ext_len`.with torch.no_grad():new_mems = []end_idx = mlen + max(0, qlen - 0 - self.ext_len)beg_idx = max(0, end_idx - self.mem_len)for i in range(len(hids)):cat = torch.cat([mems[i], hids[i]], dim=0)new_mems.append(cat[beg_idx:end_idx].detach())return new_mems

這里的hids是當前段每層的輸出，mems為當前段每層依賴的memory，qlen為序列長度，mlen為當前段依賴的memory的長度。

從代碼來看的話，前面的循環示意圖似乎有些問題？感覺在訓練階段，對于每個段里面的第二個位置開始的點，都應該連到第一個位置連到的最前面memory？因為用的是同樣長度的memory。

五. 實驗結果

1. 語言建模指標

在最關心的語言模型建模指標上，論文比較了模型在單詞級別和字符級別上不同數據集的表現，并且與RNN和(vanilla) Transformer都做了比較。實驗證明，Transformer-XL在各個不同的數據集上均實現了目前的SoTA：在大型單詞級別數據集WikiText-103上，Transformer-XL將困惑度從20.5降到18.3；在enwiki8數據集上，12層Transformer-XL的bpc達到了1.06，相同bpc的AI-Rfou的模型（?https://arxiv.org/abs/1808.04444?)參數量卻是6倍，24層Transformer-XL的bpc更是達到了0.99；在One Billion Word數據集上（僅具有短句的）和Penn Treebank數據集上（小型，僅有1M）也取得了SoTA的效果，前者的困惑度從23.7到21.8，后者的困惑度從55.3到54.5。表明了Transformer-XL在各個數據集下的不俗競爭力。

2. 兩個創新點的優勢

下圖比較了不同上下文長度（即memory的長度）中包不包含循環機制、以及使不使用新位置編碼方式的困惑度得分。可見，使用循環機制和相對位置編碼的Transformer-XL明顯優于其他的模型，并且能夠有效利用長期依賴性，而且它能捕獲超出RNN 80%的依賴性，和超出Transformer 450%的依賴性。

3. 測試階段的速度

Transformer-XL的推理速度也明顯快于vanilla Transformer，尤其是對于較長的上下文。比如，在上下文長度為800時，Transformer-XL提速363倍；而當上下文長度增加到3800時，Transformer-XL提速1874倍！

六. 總結

1. 模型特點

在 AI-Rfou 等人提出的vanilla Transformer上做了兩點創新：

引入循環機制（Recurrence Mechanism）

相對位置編碼（Relative Positional Encoding）

2. 優點

在幾種不同的數據集（大/小，字符級別/單詞級別等）均實現了最先進的語言建模結果。

結合了深度學習的兩個重要概念——循環機制和注意力機制，允許模型學習長期依賴性，且可能可以擴展到需要該能力的其他深度學習領域，例如音頻分析（如每秒16k樣本的語音數據）等。

在inference階段非常快，比之前最先進的利用Transformer模型進行語言建模的方法快300～1800倍。

有詳盡的源碼！含TensorFlow和PyTorch版本的，并且有TensorFlow預訓練好的模型及各個數據集上詳盡的超參數設置。

3. 不足

尚未在具體的NLP任務如情感分析、QA等上應用。

沒有給出與其他的基于Transformer的模型，如BERT等，對比有何優勢。

在Github源碼中提到，目前的sota結果是在TPU大集群上訓練得出，對于我等渣機器黨就只能玩玩base模式了。

傳送門

論文：https://arxiv.org/pdf/1901.02860.pdf
代碼：https://github.com/kimiyoung/transformer-xl
參考：https://www.lyrn.ai/2019/01/16/transformer-xl-sota-language-model

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Transformer-XL解读（论文 + PyTorch源码）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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