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Transformer 번역기 부분에 대해 질문 있습니다.
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아래 사이트는 Encoder / Decoder를 하나의 Class로 만들었는데요..강사님도 해당 예제는 많이 보셨을거 같습니다.
https://keras.io/examples/nlp/neural_machine_translation_with_transformer/
아래와 같이 Encoder / Decoder Class를 선언하고..추가로 shape들을 찍어 보았습니다.
(참고로 get_config 함수는 지면상 뺐습니다.)
class TransformerEncoder(keras.layers.Layer):
def init(self, num_heads, embed_dim, dense_dim, **kwargs):
super().__init__(**kwargs)
self.num_heads = num_heads
self.embed_dim = embed_dim
self.dense_dim = dense_dim
self.class_name = 'TransformerEncoder'
self.attention = keras.layers.MultiHeadAttention(self.num_heads, key_dim=self.embed_dim, value_dim=self.embed_dim)
self.dense = keras.models.Sequential([keras.layers.Dense(self.dense_dim, activation='relu'),
keras.layers.Dense(self.embed_dim)])
self.layer1 = keras.layers.LayerNormalization()
self.layer2 = keras.layers.LayerNormalization()
self.support_mask = True
def call(self, inputs, mask=None):
tf.print('ClassName=TransformerEncoder-------------------------------------------------------')
if mask is not None:
#print('ClassName={}, mask.shape={}'.format(self.class_name, mask.shape))
padding_mask = mask[:, tf.newaxis, :]
tf.print('mask.shape=', padding_mask.shape)
else:
padding_mask = None
tf.print('mask=None')
attention_out = self.attention(query=inputs, key=inputs, value=inputs, attention_mask=padding_mask)
tf.print('input.shape=', inputs.shape)
tf.print('attention_out.shape=', attention_out.shape)
layer1_out = self.layer1(inputs+attention_out)
#print('ClassName={}, layer1_out.shape={}'.format(self.class_name, layer1_out.shape))
dense_out = self.dense(layer1_out)
tf.print('dense_out.shape=', dense_out.shape)
return self.layer2(layer1_out+dense_out)
class TransformerDecoder(keras.layers.Layer):
def init(self, num_heads, embed_dim, latent_dim, **kwargs):
super().__init__(**kwargs)
self.num_heads = num_heads
self.embed_dim = embed_dim
self.latent_dim = latent_dim
self.class_name = 'Decoder'
self.attention_1 = keras.layers.MultiHeadAttention(num_heads=self.num_heads, key_dim=self.embed_dim)
self.attention_2 = keras.layers.MultiHeadAttention(num_heads=self.num_heads, key_dim=self.embed_dim)
self.layer_1 = keras.layers.LayerNormalization()
self.layer_2 = keras.layers.LayerNormalization()
self.layer_3 = keras.layers.LayerNormalization()
self.dense = keras.models.Sequential([keras.layers.Dense(self.latent_dim, activation='relu'),
keras.layers.Dense(self.embed_dim)])
self.supports_masking=True
def call(self, inputs, encoder_outputs, mask=None):
tf.print('ClassName=TransformerDecoder-------------------------------------------------------')
#inputs.shape=(None, 35, 32), encoder_outputs.shape=(None, 35, 32)
#tf.print('aaaaaaaaa=', inputs.shape)
casual_mask = self.get_casual_attention_mask(inputs)
tf.print('inputs.shape=', inputs.shape)
tf.print('casual_mask.shape=', casual_mask.shape)
if mask is not None:
padding_mask = tf.cast(mask[:, None, :], dtype='int32')
padding_mask = tf.minimum(padding_mask, casual_mask)
tf.print('padding_mask.shape=', padding_mask.shape)
else:
padding_mask = None
tf.print('padding_mask = None')
attention_1_out = self.attention_1(query=inputs, key=inputs, value=inputs, attention_mask=casual_mask)
tf.print('attention_1_out.shape=', attention_1_out.shape)
layer_1_out = self.layer_1(inputs+attention_1_out)
attention_2_out = self.attention_2(query=layer_1_out, key=encoder_outputs, value=encoder_outputs, attention_mask=padding_mask)
layer_2_out = self.layer_2(layer_1_out + attention_2_out)
dense_out = self.dense(layer_2_out)
tf.print('dense_out.shape=', dense_out.shape)
return self.layer_3(layer_2_out + dense_out)
def get_casual_attention_mask(self, inputs):
#input_shape=(2, 35, 32) =(BatchSize, Sequence_len, Embed_Len)
input_shape = tf.shape(inputs)
batch_size, sequence_length = input_shape[0], input_shape[1]
#i=(35, 1), j=(35,)
#i=[[0], [1], [2], ... [35]], j=[0 1 2 ... 34]
i = tf.range(start=0, limit=sequence_length)[:, tf.newaxis]
j = tf.range(start=0, limit=sequence_length)
# tf.cast 함수는 보통 조건에 따른 True, False 의 판단 기준에 따라 True 면 1, False 면 0을 반환한다.
# mask.shape=(1, 35, 35), mask=[[[1 0 0 .. 0], [1 1 0 0 ...0], [1 1 1 1 ...1 0], [1 1 1 1 ... 1 1]]]
mask = tf.cast(i>=j, dtype='int32')
mask = tf.reshape(mask, (1, input_shape[1], input_shape[1]))
# mult = (2, 1, 1), (BatchSize, 1, 1)
mult = tf.concat([tf.expand_dims(batch_size, -1), tf.convert_to_tensor([1,1])], axis=0)
return tf.tile(mask, mult)
MAX_EMBED=32
MAX_VOCAB=5000
MAX_SEQ = 35
MAX_DENSE=1024
MAX_HEAD=1
encoder_inputs = keras.layers.Input(shape=(MAX_SEQ,), dtype='int64', name='encoder_inputs')
encoder_embed_outs = PositionalEmbedding(MAX_SEQ, MAX_VOCAB, MAX_EMBED)(encoder_inputs)
encoder_transformer_outs = TransformerEncoder(num_heads=1, embed_dim=MAX_EMBED, dense_dim=MAX_DENSE)(encoder_embed_outs)
#encoder_transformer_outs == (None, 80, 256)
decoder_inputs = keras.layers.Input(shape=(MAX_SEQ,), dtype='int64', name='decoder_inputs')
decoder_embed_outs = PositionalEmbedding(MAX_SEQ, MAX_VOCAB, MAX_EMBED)(decoder_inputs)
#decoder_embed_outs == (None, 80, 256)
decoder_transformer_outs = TransformerDecoder(1, MAX_EMBED, MAX_DENSE)(decoder_embed_outs, encoder_transformer_outs)
decoder_dropout_outs = keras.layers.Dropout(0.5)(decoder_transformer_outs)
decoder_outputs = keras.layers.Dense(MAX_VOCAB, activation='softmax')(decoder_dropout_outs)
model = keras.Model(inputs=[encoder_inputs, decoder_inputs], outputs=decoder_outputs)
model.summary()
호출(호출은 Log만 찍어보게 BatchSize를 줄였습니다.)
q_train_seqs = q_seqs[:2]
a_train_seqs = a_seqs[:2]
print(q_train_seqs.shape, a_train_seqs.shape)
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
history = model.fit([q_train_seqs, a_train_seqs[:, :-1]], a_train_seqs[:, 1:], epochs=1)
이렇게 해서 돌리면 결과가 아래와 같이 찍힙니다.
ClassName=TransformerEncoder-------------------------------------------------------
mask=None
input.shape= TensorShape([None, 35, 32])
attention_out.shape= TensorShape([None, 35, 32])
dense_out.shape= TensorShape([None, 35, 32])
ClassName=TransformerDecoder-------------------------------------------------------
inputs.shape= TensorShape([None, 35, 32])
casual_mask.shape= TensorShape([None, 35, 35])
padding_mask = None
attention_1_out.shape= TensorShape([None, 35, 32])
dense_out.shape= TensorShape([None, 35, 32])
1/1 [==============================] - 4s 4s/step - loss: 8.2735 - accuracy: 0.0000e+00
질문은 아래와 같습니다.
Encoder 파트에서 mask=None 으로 Mask가 들어있지 않습니다.
그럼 굳이 mask는 구현할 필요가 없는건지?
Decoder 파트에서는 첫번째 Self-Attention 부분에서만 제대로된 마스킹 값이 들어가고 Encoder의 Key와 매핑 시키는 부분에서는 마찬가지로 padding_mask가 None 입니다. 이 부분에 대해 조금 더 자세한 설명을 해 주시면 감사하겠습니다.
다시 한번 설명 드리면
class TransformerEncoder(keras.layers.Layer):
...
def call(self, inputs, mask=None):
tf.print('ClassName=TransformerEncoder-------------------------------------------------------')
if mask is not None:
#print('ClassName={}, mask.shape={}'.format(self.class_name, mask.shape))
padding_mask = mask[:, tf.newaxis, :]
tf.print('mask.shape=', padding_mask.shape)
else:
padding_mask = None
tf.print('mask=None')
#Encoder 에서 padding_mask는 None으로 찍힘
attention_out = self.attention(query=inputs, key=inputs, value=inputs, attention_mask=padding_mask)
class TransformerDecoder(keras.layers.Layer):
def call(self, inputs, encoder_outputs, mask=None):
casual_mask = self.get_casual_attention_mask(inputs)
#mask는 None 으로 들어옴
if mask is not None:
padding_mask = tf.cast(mask[:, None, :], dtype='int32')
padding_mask = tf.minimum(padding_mask, casual_mask)
else:
padding_mask = None
# casual_mask는 현재 위치 이후는 0 으로 패딩 된 것 확인
attention_1_out = self.attention_1(query=inputs, key=inputs, value=inputs, attention_mask=casual_mask)
layer_1_out = self.layer_1(inputs+attention_1_out)
# 하지만 padding_mask는 None 임
attention_2_out = self.attention_2(query=layer_1_out, key=encoder_outputs, value=encoder_outputs, attention_mask=padding_mask)
layer_2_out = self.layer_2(layer_1_out + attention_2_out)
답변 1
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YoungJea Oh
지식공유자
Transformer 모델에서 mask를 사용하는 목적은 두 가지입니다. 하나는 입력 시퀀스에 있는 패딩(padding) 토큰을 마스킹하여 어텐션(attention) 메커니즘이 이를 무시하도록 하는 것이고, 다른 하나는 디코더(decoder)에서 미래의 토큰을 예측하는 데 있어 아직 예측하지 않은 토큰을 참고하지 않도록 하는 것입니다.
1. 인코더 파트에서의 마스킹 (mask=None):
- 마스킹이 없는 경우는 일반적으로 입력 시퀀스에 패딩이 없거나, 특정 구현에서 패딩을 고려하지 않아도 되는 상황을 의미합니다. Transformer 의 입력은 가변 길이인 tf.RaggedTensor 로 되어 있어 입력을 고정 길이로 맞추기 위한 패딩이 없으므로 mark=None으로 합니다.
2. 디코더에서의 마스킹:
- 디코더는 두 종류의 마스킹을 사용합니다: 하나는 인코더로부터의 출력을 처리할 때 사용하는 패딩 마스크이고, 다른 하나는 디코더 내부에서 미래의 토큰 정보를 숨기기 위한 캐주얼(causal) 마스크입니다.
- 첫 번째 어텐션(sub-layer)에서 캐주얼 마스크는 올바르게 적용되며, 이는 디코더가 각 위치에서 그 위치 이전의 토큰들만 참고하도록 합니다.
- 두 번째 어텐션(sub-layer)에서 패딩 마스크가 None으로 나타나는 것은, 인코더 파트와 마찬가지로 tf.RaggedTensor 로 되어 있어 입력을 고정 길이로 맞추기 위한 패딩이 없으므로 mark=None으로 합니다.
감사합니다.