Transformer是如何处理可变长度数据的？
Transformer 模型，作为自然语言处理领域的一颗璀璨明星，其核心魅力之一便是能够高效地处理长度不一的输入序列。这与早期很多固定长度处理模型的思路截然不同。那么，Transformer 究竟是如何做到这一点的呢？我们可以从几个关键层面来深入理解。
1. 嵌入层（Embedding Layer）的灵活性
首先，Transformer 处理可变长度数据的第一步，是从词汇表到向量空间的映射。无论输入句子有多长，我们都可以为句子中的每个词（或子词）分配一个唯一的词嵌入向量。
词汇表是固定的： Transformer 使用一个预先定义好的词汇表。每个词在词汇表中都有一个唯一的ID。
嵌入矩阵： 模型内部有一个巨大的嵌入矩阵，其行数等于词汇表的大小，列数等于嵌入向量的维度。当模型接收到一个词的ID时，它会从这个矩阵中“查找”对应的向量。
动态获取： 关键在于，这个查找过程与输入句子的长度无关。无论句子中有10个词还是100个词，我们都可以为这10个词或100个词分别找到它们对应的嵌入向量。这就像你有一本字典，无论你想查多少个词，字典本身的大小和内容都不会改变，你只是根据需要翻到不同的词条。
所以，在嵌入层，Transformer 已经为“处理可变长度”打下了基础：输入序列的不同长度，只会导致输出的词嵌入向量序列长度不同，但计算方式本身是不变的。
2. 位置编码（Positional Encoding）：弥补顺序信息的缺失
Transformer 的 SelfAttention 机制是“无序”的，它会同时关注输入序列中的所有词。这意味着，如果仅仅是词嵌入，模型是无法区分“猫追老鼠”和“老鼠追猫”这两个句子之间的顺序差异的。为了解决这个问题，Transformer 引入了位置编码。
原理： 位置编码是一组向量，它被加到词嵌入向量上。这些向量包含了词在序列中的绝对或相对位置信息。Transformer 通常使用固定（sinusoidal）或可学习（learned）的位置编码。
固定长度的问题： 早期的一些模型，如RNN，通过其循环结构自然地传递了顺序信息。Transformer 没有这种循环，因此需要显式地加入位置信息。
可变长度的处理： 位置编码的生成方式与输入序列的长度无关。它是一个函数，根据词在序列中的“位置索引”（0, 1, 2, ...）来生成对应的向量。无论序列有多长，我们都可以为每个位置生成一个位置编码向量，然后将其与该位置的词嵌入相加。
例如，对于一个长度为 N 的序列，我们为位置 0、1、2、...、N1 生成 N 个位置编码。
如果下一个句子长度为 M (M > N)，我们就生成 M 个位置编码。
关键点： 位置编码的生成函数（如正弦和余弦函数）能够生成“无穷”个位置的编码，所以它天然支持任意长度的序列。模型学习到的就是如何利用这些位置编码信息来理解词语的相对和绝对位置。
3. SelfAttention 机制：并行处理与“窗口”的动态伸缩
这是 Transformer 最核心的创新之一，也是其处理可变长度数据的关键所在。
什么是 SelfAttention？ 简单来说，SelfAttention 允许模型在处理序列中的一个词时，能够“关注”序列中的所有其他词，并根据它们与当前词的相关程度来加权求和，从而得到一个更具上下文意义的表示。
如何实现？ 它通过计算查询（Query, Q）、键（Key, K）和值（Value, V）向量来实现。
每个输入向量（词嵌入+位置编码）会投影成 Q, K, V 三个向量。
计算一个词的 Q 与所有其他词的 K 之间的“相似度”（通常是点积），然后通过 Softmax 归一化得到注意力权重。
最后，将这些注意力权重乘以对应词的 V 向量，然后求和，得到当前词的上下文表示。
可变长度的优势：
并行计算： SelfAttention 的计算是在所有词之间并行进行的。不像 RNN 那样需要一步一步地向前传递信息，Transformer 可以一次性计算出所有词对之间的注意力得分。这意味着，无论句子是长是短，计算注意力矩阵（Q 乘以 K 的转置）的维度是 (序列长度 x 序列长度)，计算过程是高度并行的。
动态“窗口”： Attention 机制的“关注”不是一个固定的窗口大小，而是动态计算的。对于序列中的每个词，它都会根据其 Q 与序列中所有 K 的相似度，动态地分配关注权重。这意味着，模型能够根据具体内容，决定是“近距离”关注还是“远距离”关注，而无需预设一个固定的上下文窗口大小。
举个例子： 在句子“The animal didn't cross the street because it was too tired.”中，“it”指代“animal”。SelfAttention 机制能够通过计算“it”的 Q 与“animal”的 K 的高相似度，从而赋予“animal”更高的注意力权重，理解“it”的指代关系。这个过程不需要人工指定“it”距离“animal”有多远。
矩阵运算的效率： Transformer 的实现高度依赖于矩阵运算（如 `torch.matmul`）。这些操作在现代硬件（GPU/TPU）上能够高效地处理不同大小的矩阵。虽然计算量随序列长度的平方增加，但并行性极大地弥补了这一点。
4. Layer Normalization 和 Residual Connections：保证训练稳定
Transformer 包含多层（layer）的 SelfAttention 和 FeedForward 网络。为了保证在这些深层网络中的训练稳定，尤其是对于更长的序列，它采用了：
Layer Normalization (LN)： 与 Batch Normalization 不同，Layer Normalization 是在每个样本的特征维度上进行归一化。这意味着它不会受到 Batch Size 的影响，而且对序列的长度变化也不敏感。它帮助稳定每一层的激活值，防止梯度爆炸或消失，从而让模型能够学习到更深层的表示，不受序列长度的限制。
Residual Connections (Skip Connections)： 允许信息直接从前一层跳跃到后一层，这有助于缓解梯度消失问题，并使模型更容易训练。无论序列多长，这些连接都保持不变，保证了信息的流动。
5. Masking：处理填充（Padding）和未来信息
虽然 Transformer 的核心机制可以处理可变长度，但在实际训练中，为了将不同长度的句子组织成一个 Batch 进行高效的并行计算，通常会使用“填充”（Padding）。
填充（Padding）： 将短的序列在末尾添加特殊的“padding”标记，直到所有序列都达到 Batch 中最长序列的长度。
Masking 的作用： 填充标记本身没有实际意义，我们不希望它们影响模型的计算和梯度更新。Masking 机制就是在 SelfAttention 计算中，将这些填充位置的注意力权重设置为一个非常小的负数（如 1e9），这样经过 Softmax 后，这些位置的权重就会接近于零。
Padding Mask： 在计算注意力分数时，对填充位置的 K 向量，将其与 Q 向量的点积结果设为一个极小的负数。
LookAhead Mask (用于Decoder)： 在生成任务中（如机器翻译），Decoder 在预测当前词时，只能看到已经生成的词，而不能看到未来的词。LookAhead Mask 强制 Decoder 在计算 SelfAttention 时，只关注当前词及之前的词，而忽略之后的所有词。
通过 Padding Masking，Transformer 能够有效地“忽略”掉那些无意义的填充部分，使得模型只在真实的输入序列上进行计算。这使得我们可以将不同长度的句子有效地批量处理，同时保持了对原始序列长度的敏感性。
总结来说，Transformer 处理可变长度数据的能力，是其核心设计理念的体现：
嵌入层和位置编码 提供了对任意长度序列的基本表示和顺序信息。
SelfAttention 机制 通过并行计算和动态权重分配，能够直接处理序列中任意位置的词之间的关系，而无需受固定长度或窗口的限制。
Layer Normalization 和 Residual Connections 确保了模型在处理更长序列时的训练稳定性和信息流动。
Masking 技术则有效地解决了批量处理时因填充引入的“噪音”，使得模型能够专注于真实数据。
正是这些巧妙的设计，让 Transformer 能够优雅而高效地“适应”各种长度的输入，从而在多种序列建模任务中取得了巨大的成功。它不是试图将可变长度数据“强行”塞进固定结构，而是让模型本身拥有理解和处理“变”的能力。
1. 嵌入层（Embedding Layer）的灵活性
首先，Transformer 处理可变长度数据的第一步，是从词汇表到向量空间的映射。无论输入句子有多长，我们都可以为句子中的每个词（或子词）分配一个唯一的词嵌入向量。
词汇表是固定的： Transformer 使用一个预先定义好的词汇表。每个词在词汇表中都有一个唯一的ID。
嵌入矩阵： 模型内部有一个巨大的嵌入矩阵，其行数等于词汇表的大小，列数等于嵌入向量的维度。当模型接收到一个词的ID时，它会从这个矩阵中“查找”对应的向量。
动态获取： 关键在于，这个查找过程与输入句子的长度无关。无论句子中有10个词还是100个词，我们都可以为这10个词或100个词分别找到它们对应的嵌入向量。这就像你有一本字典，无论你想查多少个词，字典本身的大小和内容都不会改变，你只是根据需要翻到不同的词条。
所以，在嵌入层，Transformer 已经为“处理可变长度”打下了基础：输入序列的不同长度，只会导致输出的词嵌入向量序列长度不同，但计算方式本身是不变的。
2. 位置编码（Positional Encoding）：弥补顺序信息的缺失
Transformer 的 SelfAttention 机制是“无序”的，它会同时关注输入序列中的所有词。这意味着，如果仅仅是词嵌入，模型是无法区分“猫追老鼠”和“老鼠追猫”这两个句子之间的顺序差异的。为了解决这个问题，Transformer 引入了位置编码。
原理： 位置编码是一组向量，它被加到词嵌入向量上。这些向量包含了词在序列中的绝对或相对位置信息。Transformer 通常使用固定（sinusoidal）或可学习（learned）的位置编码。
固定长度的问题： 早期的一些模型，如RNN，通过其循环结构自然地传递了顺序信息。Transformer 没有这种循环，因此需要显式地加入位置信息。
可变长度的处理： 位置编码的生成方式与输入序列的长度无关。它是一个函数，根据词在序列中的“位置索引”（0, 1, 2, ...）来生成对应的向量。无论序列有多长，我们都可以为每个位置生成一个位置编码向量，然后将其与该位置的词嵌入相加。
例如，对于一个长度为 N 的序列，我们为位置 0、1、2、...、N1 生成 N 个位置编码。
如果下一个句子长度为 M (M > N)，我们就生成 M 个位置编码。
关键点： 位置编码的生成函数（如正弦和余弦函数）能够生成“无穷”个位置的编码，所以它天然支持任意长度的序列。模型学习到的就是如何利用这些位置编码信息来理解词语的相对和绝对位置。
3. SelfAttention 机制：并行处理与“窗口”的动态伸缩
这是 Transformer 最核心的创新之一，也是其处理可变长度数据的关键所在。
什么是 SelfAttention？ 简单来说，SelfAttention 允许模型在处理序列中的一个词时，能够“关注”序列中的所有其他词，并根据它们与当前词的相关程度来加权求和，从而得到一个更具上下文意义的表示。
如何实现？ 它通过计算查询（Query, Q）、键（Key, K）和值（Value, V）向量来实现。
每个输入向量（词嵌入+位置编码）会投影成 Q, K, V 三个向量。
计算一个词的 Q 与所有其他词的 K 之间的“相似度”（通常是点积），然后通过 Softmax 归一化得到注意力权重。
最后，将这些注意力权重乘以对应词的 V 向量，然后求和，得到当前词的上下文表示。
可变长度的优势：
并行计算： SelfAttention 的计算是在所有词之间并行进行的。不像 RNN 那样需要一步一步地向前传递信息，Transformer 可以一次性计算出所有词对之间的注意力得分。这意味着，无论句子是长是短，计算注意力矩阵（Q 乘以 K 的转置）的维度是 (序列长度 x 序列长度)，计算过程是高度并行的。
动态“窗口”： Attention 机制的“关注”不是一个固定的窗口大小，而是动态计算的。对于序列中的每个词，它都会根据其 Q 与序列中所有 K 的相似度，动态地分配关注权重。这意味着，模型能够根据具体内容，决定是“近距离”关注还是“远距离”关注，而无需预设一个固定的上下文窗口大小。
举个例子： 在句子“The animal didn't cross the street because it was too tired.”中，“it”指代“animal”。SelfAttention 机制能够通过计算“it”的 Q 与“animal”的 K 的高相似度，从而赋予“animal”更高的注意力权重，理解“it”的指代关系。这个过程不需要人工指定“it”距离“animal”有多远。
矩阵运算的效率： Transformer 的实现高度依赖于矩阵运算（如 `torch.matmul`）。这些操作在现代硬件（GPU/TPU）上能够高效地处理不同大小的矩阵。虽然计算量随序列长度的平方增加，但并行性极大地弥补了这一点。
4. Layer Normalization 和 Residual Connections：保证训练稳定
Transformer 包含多层（layer）的 SelfAttention 和 FeedForward 网络。为了保证在这些深层网络中的训练稳定，尤其是对于更长的序列，它采用了：
Layer Normalization (LN)： 与 Batch Normalization 不同，Layer Normalization 是在每个样本的特征维度上进行归一化。这意味着它不会受到 Batch Size 的影响，而且对序列的长度变化也不敏感。它帮助稳定每一层的激活值，防止梯度爆炸或消失，从而让模型能够学习到更深层的表示，不受序列长度的限制。
Residual Connections (Skip Connections)： 允许信息直接从前一层跳跃到后一层，这有助于缓解梯度消失问题，并使模型更容易训练。无论序列多长，这些连接都保持不变，保证了信息的流动。
5. Masking：处理填充（Padding）和未来信息
虽然 Transformer 的核心机制可以处理可变长度，但在实际训练中，为了将不同长度的句子组织成一个 Batch 进行高效的并行计算，通常会使用“填充”（Padding）。
填充（Padding）： 将短的序列在末尾添加特殊的“padding”标记，直到所有序列都达到 Batch 中最长序列的长度。
Masking 的作用： 填充标记本身没有实际意义，我们不希望它们影响模型的计算和梯度更新。Masking 机制就是在 SelfAttention 计算中，将这些填充位置的注意力权重设置为一个非常小的负数（如 1e9），这样经过 Softmax 后，这些位置的权重就会接近于零。
Padding Mask： 在计算注意力分数时，对填充位置的 K 向量，将其与 Q 向量的点积结果设为一个极小的负数。
LookAhead Mask (用于Decoder)： 在生成任务中（如机器翻译），Decoder 在预测当前词时，只能看到已经生成的词，而不能看到未来的词。LookAhead Mask 强制 Decoder 在计算 SelfAttention 时，只关注当前词及之前的词，而忽略之后的所有词。
通过 Padding Masking，Transformer 能够有效地“忽略”掉那些无意义的填充部分，使得模型只在真实的输入序列上进行计算。这使得我们可以将不同长度的句子有效地批量处理，同时保持了对原始序列长度的敏感性。
总结来说，Transformer 处理可变长度数据的能力，是其核心设计理念的体现：
嵌入层和位置编码 提供了对任意长度序列的基本表示和顺序信息。
SelfAttention 机制 通过并行计算和动态权重分配，能够直接处理序列中任意位置的词之间的关系，而无需受固定长度或窗口的限制。
Layer Normalization 和 Residual Connections 确保了模型在处理更长序列时的训练稳定性和信息流动。
Masking 技术则有效地解决了批量处理时因填充引入的“噪音”，使得模型能够专注于真实数据。
正是这些巧妙的设计，让 Transformer 能够优雅而高效地“适应”各种长度的输入，从而在多种序列建模任务中取得了巨大的成功。它不是试图将可变长度数据“强行”塞进固定结构，而是让模型本身拥有理解和处理“变”的能力。
网友意见
@TniL 的回答还是太复杂，见下图：）
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