Encoder-Decoder

副标题 / 摘要 这篇文章专门解释一个关键过渡：为什么 fixed-length 的 seq2seq 很快会不够用，attention-based seq2seq 是怎么补上“按需读取源序列”这个能力的，以及这个思路为什么几乎会自然长成 Transformer。最后会收束到一份最小可运行的 PyTorch GRU + additive attention 实现。 从“苹果”为什么老翻不准开始 还是用这个最小翻译任务： src: <bos> I really love green apples <eos> tgt: <bos> 我 真的 喜欢 青 苹果 <eos> 当 decoder 走到要生成“苹果”这一步时，最理想的行为其实很明确： 它应该重点回头看源序列里的 apples 它可能顺手也看一眼 green 它不能只依赖一个已经被反复压缩过很多轮的最终隐藏状态 如果你用上一篇里那个最小 seq2seq： encoder 把整句读完 只把最后一个 hidden_enc 交给 decoder decoder 后面每一步都只靠这个固定长度状态和自己的历史 那么句子一长，这里就会出现一个很具体的问题： decoder 明明需要“现在按需去看源序列的某几个位置”，但 fixed-length seq2seq 只给了它“一次性打包好的整句摘要”。 这就是 attention-based seq2seq 出现的真实压力。 它不是为了“概念更高级”，而是因为 decoder 在每个时间步都需要重新决定自己该看源序列的哪里。 快速掌握地图 fixed-length seq2seq：encoder outputs -> 丢弃大部分，只保留 final hidden attention-based seq2seq：decoder step t -> 对所有 encoder outputs 打分 -> 加权求和得到 context_t 核心收益：不同目标位置可以读取不同源位置 仍然存在的限制：encoder 和 decoder 还是循环结构，时间上依然串行 通向 Transformer 的关键桥：decoder state 作为 query，encoder outputs 作为 memory 这篇文章重点深挖的两个概念 对齐分数与上下文向量：decoder 怎样在每一步决定“该看源序列哪里” 从 attention-based seq2seq 到 Transformer 的结构映射：哪些东西被保留了，哪些东西被替换了 大师级心智模型 fixed-length seq2seq 的核心假设是： ...

副标题 / 摘要 这篇文章不把 seq2seq 和 encoder-decoder 当成术语表来讲，而是从一个最小翻译任务出发，解释为什么“输入一段序列、输出另一段序列”会自然逼出编码器和解码器的分工，最后收束成一份最小可运行的 PyTorch GRU 实现。 从一个最小翻译任务开始 假设源序列是： <bos> I love apples <eos> 目标序列是： <bos> 我 喜欢 苹果 <eos> 当模型要生成“苹果”时，它至少要解决三件事： 它必须知道整句英文大意，而不只是当前一个词 它必须记住自己前面已经生成了“我 喜欢” 它必须按顺序一个词一个词地产生输出，而不是一次吐出整个目标序列 如果你只用一个普通分类器把源句子映射成一个类别，这个任务做不成。 因为这里的输出不是一个固定标签，而是长度可变的目标序列。 所以这里天然会逼出一个更具体的数据流： 先把源序列读完，压成可传递的状态 再从 <bos> 开始，逐步生成目标序列 每生成一步，都要同时依赖“源侧信息”和“目标侧历史” 这就是 sequence-to-sequence 的最小问题形态。 seq2seq 说的是任务：输入一段序列，输出另一段序列。 encoder-decoder 说的是实现：先编码输入，再逐步解码输出。 下面不先堆名词，直接按这个压力把代码一步一步长出来。 快速掌握地图 问题形态：src -> encoder -> hidden/context -> decoder -> logits 核心目标：学习条件概率 p(y_t | y_{<t}, x) 最小实现：Embedding + GRU Encoder + GRU Decoder + output projection 何时适用：翻译、摘要、改写、问答这类“输入序列 -> 输出序列”任务 明显局限：如果所有源信息都被压进一个固定长度向量，长句子会吃力 这篇文章重点深挖的两个概念 隐藏状态交接：encoder 到底把什么交给 decoder 右移目标序列与 teacher forcing：训练时 decoder 为什么不能直接喂完整真实答案 大师级心智模型 这类模型的核心抽象不是“两个 RNN 拼起来”，而是： ...

副标题 / 摘要 这篇文章不把 Transformer 当成一个现成黑盒来介绍，而是直接从一个最小翻译任务开始，让需要的结构一层一层长出来，最后收束成一份最小可运行的 PyTorch encoder-decoder Transformer。 从一个最小翻译任务开始 假设源序列是： <bos> I love apples <eos> 目标序列是： <bos> 我 喜欢 苹果 当模型要生成“苹果”时： 它不能看目标序列里未来还没生成的位置 它需要重点读取源序列中的 apples 它可能还需要参考前面的“我 喜欢”来决定当前词 所以这里天然会逼出三件事： 目标侧必须有因果约束 源侧和目标侧都需要全局读取 解码器不仅要读自己，还要读编码器输出 RNN 和 CNN 也能处理序列，但它们在长距离依赖和全并行训练上都有明显限制。 所以这里真正要解决的，不只是“做一个更深的网络”，而是让任意位置能直接交互，并且显式控制信息流方向。 下面开始按这个压力一步一步长代码。 Step 1：先有输入表示，但先不谈注意力 先看一个已经分词并编号后的最小输入： <bos> I love apples <eos> -> [1, 15, 982, 204, 2] 这里的 1, 15, 982, 204, 2 还不是模型已经理解后的表示。 它们只是词表里的编号，作用更接近“标签”或“学号”： 15 比 204 小，不代表它们语义上更接近 直接拿这种离散编号去做线性变换或点积，含义也不对 所以第一步只解决一个更具体的问题： 怎样把“词表编号”变成“模型后面可以继续计算的一组连续数值”？ 这里再引入两个词： token id：分词后查词表得到的离散编号 embedding：把每个离散编号映射成长度为 d_model 的可学习向量 先写最小版，不额外引入别的机制： ...