Transformer 后几层作为嵌入模型与 PyTorch 的 nn.Embedding 的区别

Transformer 后几层作为嵌入模型与 PyTorch 的 nn.Embedding 的区别

Transformer 编码器的后几层确实可以作为嵌入模型使用。这些嵌入是上下文相关的，对于许多高级 NLP 任务来说，它们比 PyTorch 的 nn.Embedding 产生的静态嵌入具有显著的优势。两者之间的主要区别在于，Transformer 嵌入是动态的，能够捕捉上下文信息，而 nn.Embedding 嵌入是静态的，为每个标记提供固定的表示。nn.Embedding 简单高效，适用于初始嵌入层和上下文重要性较低的任务。Transformer 编码器嵌入由于其捕获上下文的能力，在需要深入语义理解的任务中非常强大。利用预训练的 Transformer 模型和句子 Transformer 可以相对容易地获得高质量的上下文嵌入。最终，嵌入方法的选择应根据具体 NLP 任务的需求来决定。

1. 引言

在自然语言处理（NLP）领域，嵌入（embeddings）是将文本转化为数值表示的关键技术，它能够捕捉文本的语义信息，使得机器可以理解和处理语言 1。Transformer 模型作为 NLP 领域的主导架构，完全依赖于注意力机制来建立输入和输出之间的全局依赖关系 3。其并行处理序列的能力使其在各种 NLP 任务中都取得了最先进的成果 3。另一方面，PyTorch 的 nn.Embedding 模块是一个简单的查找表，用于存储固定大小的嵌入字典，常用于词嵌入 2。本文旨在探讨用户提出的核心问题：Transformer 编码器后几层是否可以作为嵌入模型使用？这些嵌入与 PyTorch 的 nn.Embedding 之间存在哪些区别？用户的问题表明其对 Transformer 模型和 PyTorch 都有一定的了解，因此，本文将着重于两者之间更深层次的差异进行比较分析。

2. 理解 Transformer 编码器嵌入

2.1 Transformer 编码器架构

Transformer 编码器由若干个相同的层堆叠而成 3。最初的 Transformer 架构包含 6 个编码器层，但层的数量可以根据需求进行调整 6。编码器的基本工作流程如下：首先是输入嵌入（Input Embeddings），这发生在最底层的编码器中。编码器将输入的标记（tokens），例如词或子词，通过嵌入层转化为数值向量。这些嵌入捕捉了标记的语义信息，并将其转化为数值形式 6。原始架构中，这些向量的大小固定为 512 6。接下来是位置编码（Positional Encoding）。由于 Transformer 不像循环神经网络（RNN）那样具有循环机制，它通过将位置编码添加到输入嵌入中来提供序列中每个标记的位置信息 6。这使得模型能够理解句子中每个词的位置。最后是堆叠的编码器层（Stack of Encoder Layers）。每个编码器层包含两个主要的子模块：多头自注意力机制（Multi-Headed Attention Mechanism）和位置前馈网络（Position-wise Feed-Forward Network）6。此外，每个子层周围都使用了残差连接（Residual Connections），并随后进行层归一化（Layer Normalization）4。最初的嵌入层虽然是 Transformer 编码器架构的一部分，但它与后续层产生的上下文嵌入是不同的。

2.2 上下文表示的形成

多头自注意力机制使得序列中的每个标记都能够关注到序列中的所有其他标记，从而捕捉它们之间的关系和依赖性 7。每个注意力头可以专注于不同方面的含义 13。前馈网络则进一步处理注意力机制的输出，应用非线性变换 10。随着输入通过多个编码器层，表示变得越来越抽象和上下文相关，融入了来自整个输入序列的信息 6。每个编码器层的输出都作为下一个编码器层的输入 6。Transformer 编码器的深度（层数）直接影响嵌入中捕获的上下文理解程度。每一层都为模型提供了进一步细化标记之间关系理解的机会，更多的层允许捕获更复杂和长距离的依赖关系。

2.3 使用隐藏状态作为嵌入

每个编码器层的输出都是一系列隐藏状态，每个隐藏状态对应于输入序列中的一个标记，并且具有固定的维度（例如，BERT base 模型中为 768）14。通常的做法是使用最后一个编码器层的隐藏状态作为各个标记的上下文嵌入 15。这些嵌入包含丰富的上下文信息，因为它们已经通过了所有前面的层处理。对于序列级别的嵌入（例如，用于句子分类），可以对最终的隐藏状态使用各种策略，例如获取特殊分类标记（）的嵌入（如果模型经过此类训练），对所有标记的嵌入进行平均（均值池化），或进行最大池化 10。Transformer 编码器的不同层可能捕获不同类型的语言信息。较低的层可能更侧重于句法方面，而较高的层则捕获更多的语义含义 11。

2.4 Transformer 嵌入的动态性

Transformer 编码器生成的嵌入是上下文相关的或动态的 11。一个词或标记的表示取决于输入序列中周围的词。例如，在句子“我在银行存钱”和“我坐在河岸边”中，“银行”这个词会有不同的嵌入，因为上下文不同 11。这与静态词嵌入形成对比，在静态词嵌入中，每个词都有一个固定的向量，无论其出现在何种上下文中 13。Transformer 嵌入捕捉上下文的能力使其在需要深入理解语言的任务中具有显著优势。许多 NLP 任务，如问答、机器翻译和情感分析，都高度依赖于理解词语在特定上下文中的含义。上下文嵌入在这些场景中表现出色，而静态嵌入可能无法捕捉到细微的差别。

3. 理解 PyTorch 的 nn.Embedding

3.1 作为查找表的功能

torch.nn.Embedding 是一个简单的查找表，用于存储固定大小的嵌入字典 2。它将输入中的每个索引（代表词汇表中的一个标记）映射到相应的预定义向量。可以将其比作一个字典，其中索引是单词，值是其向量表示。nn.Embedding 本身并不具备理解语言或上下文的能力；它仅仅存储和检索向量表示。任何语义含义或上下文理解都必须来自于这些嵌入是如何学习或初始化的。

3.2 关键参数

num_embeddings 参数定义了词汇表的大小（需要嵌入的唯一标记的数量）2。embedding_dim 参数定义了每个嵌入向量的大小（表示的维度）2。这决定了用于表示每个标记的特征数量。还有其他可选参数，如 padding_idx、max_norm 和 sparse 等，它们各自有特定的用途 5。在 nn.Embedding 中选择 embedding_dim 会影响模型表示每个标记细微差别的能力。较高的维度可以捕获更多信息，但也增加了参数的数量。

3.3 nn.Embedding 嵌入的静态性

nn.Embedding 通常产生静态嵌入 13。一旦学习完成，特定标记的嵌入将保持不变，无论其出现在何种上下文中。再次以“银行”为例：使用静态嵌入，“银行”这个词在金融和河流的语境中将具有相同的向量表示 13。虽然静态嵌入更简单，但它们缺乏上下文感知能力，这限制了它们在需要理解词语在上下文中的含义的任务中的有效性。对于关键字匹配或基本分类等任务，静态嵌入可能就足够了。然而，对于涉及语义理解的更复杂任务，无法根据上下文区分词语含义是一个显著的缺点。

4. Transformer 编码器嵌入与 nn.Embedding 的主要区别

下表总结了 Transformer 编码器嵌入和 PyTorch nn.Embedding 之间的主要区别：

4.1 上下文相关性

最主要的区别在于上下文相关性。Transformer 嵌入能够捕捉词语在其周围词语环境中的含义，而 nn.Embedding 则为每个词语提供一个固定的表示。例如，“苹果”这个词在“我吃了一个苹果”和“苹果公司发布了一款新手机”这两个句子中，Transformer 嵌入会产生不同的向量，而 nn.Embedding 则会产生相同的向量。Transformer 嵌入能够处理多义性（一个词有多个含义），这是由于其上下文相关的特性所带来的关键优势。静态嵌入为每个词分配一个向量，这个向量是其不同含义的平均表示。相反，上下文嵌入可以根据上下文为每个含义生成不同的向量。

4.2 生成过程

在 Transformer 编码器中，生成过程涉及多层自注意力机制，这使得标记之间能够相互作用并影响彼此的表示 3。相比之下，nn.Embedding 中的操作仅仅是基于索引的简单查找 2。Transformer 中的自注意力机制是生成上下文嵌入的核心组件，它通过考虑输入序列中所有标记之间的关系来实现。与之前的序列模型不同，Transformer 一次性处理整个输入，允许每个标记“关注”到所有其他标记，从而捕捉全局依赖关系和上下文信息。

4.3 训练方式）

Transformer 模型通常在海量文本数据上使用自监督学习目标（例如，BERT 的掩码语言建模、下一句预测）进行预训练 4。这种预训练使得模型能够学习到丰富且通用的语言表示。Transformer 编码器中的权重，包括初始嵌入层，都是在这个预训练过程中学习到的。后续的层则在这些初始嵌入的基础上创建上下文相关的表示。另一方面，nn.Embedding 层通常作为下游任务的一部分从头开始训练，或者使用预训练的静态嵌入（如 Word2Vec 或 GloVe）进行初始化，然后再进行微调 2。Transformer 模型在庞大数据集上的预训练赋予了它们的嵌入比从头开始学习或使用静态预训练方法学习到的嵌入更广泛和更深入的语言理解能力。大规模数据和自监督的预训练使得 Transformer 模型能够学习到语言中复杂的模式和关系，而这些模式和关系在较小的特定任务数据集上训练时可能无法被捕捉到。

4.4 输出表示

两种方法都输出一个嵌入序列。对于 Transformer 编码器，最后一层（或其他层）的输出为每个输入标记提供了一个上下文嵌入 14。对于 nn.Embedding，给定一个索引序列，它会返回一个相应的静态嵌入序列 5。关键的区别在于这些向量中包含的信息：Transformer 嵌入是上下文相关的，而 nn.Embedding 的嵌入则不是。输出嵌入的维度对于这两种方法可以是相同的，但由于 Transformer 中的上下文处理，其语义内容和推导方式根本不同。

4.5 典型应用场景）

nn.Embedding 通常用作各种 NLP 任务（如文本分类、序列到序列学习（例如，传统序列到序列模型的编码器和解码器中）以及推荐系统）中神经网络架构的初始嵌入层 2。Transformer 编码器嵌入则非常适用于需要深入理解上下文的下游任务，例如：语义搜索（比较查询和文档的嵌入以找到语义上相似的内容 10）、文本分类（使用上下文嵌入作为将文本分类到不同类别的特征 10）、问答（理解问题和段落的上下文以识别答案 4）、机器翻译（将源语言文本编码为上下文表示，供解码器生成翻译 4）和情感分析（根据词语的上下文含义确定文本中表达的情感 22）。nn.Embedding 的使用场景通常在于需要将离散的输入（如单词索引）映射到低维稠密向量的场景，而不需要考虑输入之间的上下文关系。Transformer 编码器嵌入则更适用于需要理解句子或文档整体语义的任务。

5. 使用 Transformer 编码器后几层作为嵌入模型

5.1 从预训练模型中提取嵌入

诸如 Hugging Face 的 Transformers 库使得加载预训练的 Transformer 模型（例如，BERT、RoBERTa、DistilBERT）并提取编码器不同层的隐藏状态变得非常容易 11。以下是一个简单的代码示例（使用占位符库和函数）来说明如何加载模型并获取最后一层隐藏层的输出：

Python

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

model_name = "bert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)

inputs = tokenizer("这是一个示例文本。", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs, output_hidden_states=True)
last_hidden_states = outputs.hidden_states[-1] # 获取最后一层的隐藏状态
print(last_hidden_states.shape)

利用预训练的 Transformer 模型进行嵌入提取，显著减少了许多下游任务从头开始训练模型的需求，节省了时间和计算资源。预训练模型已经从大型语料库中学习了大量的语言知识。通过使用它们的嵌入，我们可以将这些知识迁移到我们的特定任务中，而只需进行最少的微调或额外训练。

5.2 使用最后一层隐藏状态与聚合多层

通常的做法是使用最后一层隐藏状态的输出，因为人们认为它捕获了最相关的上下文信息 15。但有时，聚合来自多个层的输出（例如，最后几层，或所有层的加权组合）可以为某些任务带来更好的性能 15。53 提到了自适应层和 Matryoshka 句子嵌入，这些模型经过训练，在使用部分层时也能表现良好。关于如何最好地利用来自不同 Transformer 编码器层的隐藏状态进行各种下游任务，目前仍在进行研究。最佳方法可能取决于具体的任务和数据集。不同的层可能专门用于捕获语言的不同方面。尝试不同的层组合或聚合策略可能会提高性能。

5.3 句子 Transformer

句子 Transformer 是一种专门微调过的 Transformer 模型，用于生成高质量的句子嵌入 1。这些模型通常使用孪生网络或三元组网络结构，并在带有相似性标签的句子对数据集上进行训练。句子 Transformer 通常对来自 Transformer 编码器的标记嵌入执行池化操作（例如，均值池化），以获得固定大小的句子嵌入 18。诸如 sentence-transformers 之类的库使得生成句子嵌入以用于语义搜索和句子相似性等任务变得非常容易 54。句子 Transformer 提供了一种方便有效的方法来获取针对语义相似性任务优化的句子级嵌入，通常优于简单地聚合标准 Transformer 模型中的标记嵌入。专门为句子嵌入生成微调 Transformer 模型，使用适当的训练目标和网络结构，可以产生更有意义和更有用的句子表示。