UniVAE：基于Transformer的单模型、多尺度的VAE模型
大家都知道，Transformer的$\mathscr{O}(n^2)$复杂度是它的“硬伤”之一。不过凡事有弊亦有利，$\mathscr{O}(n^2)$的复杂度也为Transformer带来很大的折腾空间，我们可以灵活地定制不同的attention mask，来设计出不同用途的Transformer模型来，比如UniLM、K-BERT等。
本文介绍笔者构思的一个能用于文本的UniVAE模型，它沿用类似UniLM的思路，将VAE做到了一个Transformer模型里边，并且还具备多尺度特性～
UniAE #
VAE（Variational Autoencoder）这里就不科普了，本站已经有多篇文章进行介绍，大家自行搜索就好。VAE可以理解为带有正则项的AE（Autoencoder），一般情况下，Encoder负责将输入编码为一个向量，并且满足一定的分布，而Decoder则负责将编码向量重构为输入。所以很显然，要实现UniVAE，首先要实现对应的UniAE。
在《从语言模型到Seq2Seq：Transformer如戏，全靠Mask》中，我们已经介绍了UniLM（Uni是Unified的缩写），它通过下图左的Attention Mask来使得Transformer能完成Seq2Seq任务。然而UniLM并不是我们要寻找的UniAE，因为UniLM的Decoder部分关联到的是输入的整个编码序列，而不是单个向量。
UniLM式Attention Mask
UniAE式Attention Mask
不过，我们可以在UniLM的基础上，进一步调整Attention Mask为上图右的模式，这样一来，解码的时候只能依赖于编码部分的[CLS]向量以及当前已完成的解码结果，这就是我们要找的UniAE式Attention Mask了。因为对于输入来说，它只依赖于[CLS]向量，而[CLS]向量的大小是固定的，所以相当于说生成过程中的源信息只是一个固定大小的向量，而输入也被编码成这个固定大小的向量，这就是AE功能了。
UniAE式Attention关联示意图
多尺度 #
也就是说，通过UniAE式Attention Mask，我们可以实现类似UniLM的Seq2Seq模型，它等效于Encoder将输入编码为固定长度的向量，然后Decoder对该向量进行解码。如果还觉得不够清晰，我们还可以分拆为Encoder-Decoder架构来理解，如下图所示：
分拆为Encoder-Decoder结构来理解
跟常规的Seq2Seq架构不同的地方在于，这里的Encoder和Decoder的权重是共享的。从上图还可以看出，如果我们每一层Attention都加上这种Mask，那么Decoder将依赖于每一层输入的[CLS]向量，这也就意味如果有$L$层Attention，那么这$L$层Attention的输入序列的所有[CLS]向量拼接起来，才是输入文本的完整的编码向量（当然，第一层可以去掉，因为第一层的[CLS]是其Embedding向量，对于每个输入来说它都是常向量），单独某一层的[CLS]向量，并不是完整编码向量。
对于Decoder来说，每一层Attention都有一个[CLS]向量传入，这其实就形成了一种多尺度结构。在CV中，最先进的生成模型基本上都是多尺度结构了，如StyleGAN、Glow、NVAE等，但是NLP中似乎还不多见。不难想象，在多尺度结构中，不同层次的输入对生成结果的调控程度也是不同的，越靠近输入层的变量，控制的部分越是“无伤大雅”，而越靠近输出层的变量，则控制着生成结果的关键信息。所以理想情况下，训练好一个多尺度模型后，我们可以通过编辑不同层级的输入变量，来实现对生成结果的不同层次的控制。
降低维度 #
有些读者可能会想到，要是每层的维度是$d$，共有$L$层，那么全部[CLS]向量拼接起来就是$Ld$维了，对于BERT base来说就是$12\times 768 = 9216$维了，这编码向量维度是不是太大了？确实如此，对于一个普通的AE或者VAE来说，近万维的编码向量是太大了。
降维过程示意图
其实解决方法很简单，我们只需要将每层的[CLS]向量用一个全连接层先降维，然后再用另一个全连接层升维，最后拼接到剩下的$(L-1)$个$d$维向量就行了，如上图所示。这样的话，虽然输入序列还是$L\times d$大小，但事实上[CLS]向量可以用一个更低维的向量表达出来，我们只需要把每一层的这个更低维向量拼接起来，作为总的编码向量就行了。
降维后的Encoder-Decoder示意图
解耦能力 #
前面的设计和讨论还只是针对普通的AE的，对于VAE来说，就是往AE的编码向量里边加入重参数操作，然后损失函数里边加入KL散度项，所以，设计好UniAE后，理论上就已经设计好UniVAE了。
不过，实际操作的时候，我们还有改进的空间。理论上来说，训练好VAE是具有一定的解耦（Disentanglement）能力的，也就是说，隐变量的每个维度是独立无关的，它们分别控制生成结果的某一方面，可以随机调节。不难理解，解耦是一件非常有挑战性的事情，所以如果VAE的Encoder能编码出解耦的编码向量，那么其拟合能力必然也是比较强的，换言之，其结构需要有一定的复杂了。
我们再来看UniAE的Encoder，它的编码向量是每一层的[CLS]向量（或者对应的低维向量）的拼接，对于前面的层来说，它们的[CLS]向量仅仅是有限几层的Transformer的输出，它们的编码能力是很弱的，并不足以编码出解耦的向量，因此将它们作为VAE的隐变量是不合适的。
所以，在实际设计UniVAE的时候，我们不能使用UniAE的所有[CLS]向量作为编码向量，应该设置一个起始层数，Decoder只使用大于这个层数的[CLS]向量，而小于等于这个层数的[CLS]向量则不使用，此时相对于使用下图右的Attention Mask：
靠近输出层，使用UniAE式Attention Mask
靠近输入层，使用独立式Attention Mask
此时它等效于如下的Encoder-Decoder结构：
前两层Attention使用独立式Mask的效果示意图
其他细节 #
至此，UniVAE的关键部分已经介绍完毕了，下面分享一下在实现过程中一些比较重要的细节。
首先是长度泄漏问题。不管是UniLM还是UniVAE，因为Encoder和Decoder整合成了一个模型，所以我们都是将输入输出拼接起来作为单个样本训练的，这样的话每个样本在Decoder部分的起始位置就不一样了，取决于输入文本的长度，这就意味着输入长度是也是作为了输入条件传入到了Decoder中，这就是长度泄漏。
这个问题有两个解决方案：第一个就是所有输入都通过截断或者填充来变为同一长度，这就不会造成长度泄漏了；第二个就更简单了，干脆啥都不做，即确实把长度当成条件输入，解码时通过控制起始位置来控制生成长度，但这样可能带来的问题是长度信息可能没有跟编码向量完全解耦，因此同一编码向量配上不同的长度可能会得到不合理的结果。
然后是层数和维度的选择问题。前面说了，为了让隐变量具有较好的解耦能力，我们将前$k$层的Attention加上独立式Attention Mask，剩下的$L-k$层则加上UniAE式Attention Mask。那么这个$k$怎么选择呢？这是一个需要仔细调整的超参数，比较小的$k$能保留更多的信息，有利于重构，但不利于解耦；反之较大的$k$则更有利于解耦，但是不利于重构。在笔者的实验中，使用的是$k=8$。
类似的问题出现在降维的维度选择上，较大的维度自然是有利于重构的，但也不利于解耦，反之则利于解耦而有损重构性能。这个参数需要根据任务本身的复杂度来具体调整，调整的大致方向是观察随机采样效果和重构效果，如果随机采样出来的样本多数可读、自然句子的重构效果也不错，那么说明这个维度适中了，否则则需要相应地调整。
最后，值得一提的是，UniAE的设计不单单可以用来做VAE，还可以用于构建VQ-VAE，只需要对每个[CLS]向量做一下量化，就成为了一个将不定长句子编码为定长离散序列的VQ-VAE模型了。
参考实现 #
这里给出一个UniVAE参考实现：
代码里使用的是vMF-VAE变体，基于bert4keras实现，基础架构是RoFormer，当然也可以换成BERT。下面演示的是用问句训练的UniVAE的效果。
随机采样效果：
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随机替换前32维隐变量：
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随机替换后16维隐变量：
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可以看到，随机采样和重构的效果都不错的，而通过随机替换不同维度的隐变量，我们可以大致观察到多尺度结构的效果：替换前面部分维度的隐变量，大致上保持了主题词不变；替换后面部分维度的隐变量，大致上保持了句式不变。当然，自然语言的结构性本身就很弱，因此例子中通常也夹杂了一些例外情况。
文章小结 #
本文介绍了笔者构思的UniVAE设计，它沿用类似UniLM的思路，通过特定的Attention Mask将VAE做到了一个Transformer模型里边，并且还具备多尺度特性。除了常规的VAE模型外，该设计还可以用于VQ-VAE等模型。
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