摘 要： 本論文實(shí)現(xiàn)了一種基于TeleTransformer的AI時(shí)間序列動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)方法和系統(tǒng)，以Transformer模型為基礎(chǔ)，自研復(fù)現(xiàn)NLP論文注意力算法模塊，降低時(shí)間復(fù)雜度， 具有更強(qiáng)的長(zhǎng)期依賴(lài)建模能力，將研究成果應(yīng)用于通信運(yùn)營(yíng)商話務(wù)量等數(shù)據(jù)的AI時(shí)序預(yù)測(cè)。

關(guān)鍵詞：Transformer;Attention;Encoder;Decoder;Time Series Prediction

1 背景

本文的研究成果應(yīng)用于通信運(yùn)營(yíng)商話務(wù)量、接通率、接通次數(shù)時(shí)序預(yù)測(cè)，采用時(shí)間序列法對(duì)未來(lái)的話務(wù)量狀況進(jìn)行預(yù)測(cè)，客觀地反映話務(wù)量的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)，從而對(duì)話務(wù)量網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行價(jià)值進(jìn)行預(yù)測(cè)，并對(duì)管理者的智能運(yùn)維決策起到指導(dǎo)作用，對(duì)實(shí)現(xiàn)正確決策具有十分重要的意義。

2 標(biāo)準(zhǔn)Transformer算法

標(biāo)準(zhǔn)Transformer算法是Google團(tuán)隊(duì)2017年在論文《Attention is All You Need》中提出的，Transformer算法近年來(lái)在NLP自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域取得了巨大的成功，在智能對(duì)話機(jī)器人領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景，基于Transformer算法的對(duì)話系統(tǒng)的輕量級(jí)語(yǔ)言理解（Lightweight Language Understanding for Dialogue Systems）是意圖識(shí)別和實(shí)體信息抽取的統(tǒng)一框架、Dialogue Transformers面向多輪業(yè)務(wù)對(duì)話信息處理引入了Transformer Embedding Dialogue架構(gòu)的對(duì)話策略。Transformer算法由編碼器堆棧及解碼器堆棧組成，其構(gòu)建了多頭注意力模塊（Multi-Head Self Attention， MHA）， 多頭注意力使Transformer模型可以關(guān)注來(lái)自不同位置子空間的不同表征的信息。

3 TeleTransformer框架建設(shè)

自研TeleTransformer框架實(shí)現(xiàn)了編碼器及解碼器架構(gòu)，編碼器包括輸入嵌入層模塊，位置編碼層模塊、多頭注意力層模塊、正則化層模塊、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊;解碼器包括輸出嵌入層模塊，位置編碼層模塊、多頭注意力層（掩碼）模塊、正則化層模塊、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊、線性轉(zhuǎn)換模塊、Softmax層模塊。

3.1 自研位置編碼層

標(biāo)準(zhǔn)Transformer使用位置編碼（Position Encode/Embedding，PE），絕對(duì)位置編碼為序列中每個(gè)位置映射一個(gè)固定的位置向量，然后將嵌入詞向量和位置向量相加得到每個(gè)時(shí)序最終的輸入向量，作為編碼器和解碼器堆棧底部的輸入。自研TeleTransformer框架復(fù)現(xiàn)構(gòu)建了位置編碼模塊（Sinusoidal Position Encoding），采用三角函數(shù)式位置編碼 ，位置編碼的每個(gè)維度對(duì)應(yīng)一個(gè)正弦曲線，形成一個(gè)從2π到10000?2π的幾何級(jí)數(shù)，使用正余弦函數(shù)實(shí)現(xiàn)位置編碼，在偶數(shù)位使用正弦編碼，在奇數(shù)位使用余弦編碼，獲取絕對(duì)位置信息和相對(duì)位置信息的表達(dá)能力，在輸入序列中注入序列的相對(duì)或絕對(duì)位置信息。

3.2 自研注意力層

自研AI時(shí)間序列預(yù)測(cè)框架對(duì)Transformer模型注意力機(jī)制進(jìn)行改進(jìn)，提升算法運(yùn)行效率。標(biāo)準(zhǔn)Transformer模型在處理長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)時(shí)，受到自注意力模塊時(shí)間復(fù)雜度和內(nèi)存空間復(fù)雜度的限制，TeleTransformer對(duì)標(biāo)準(zhǔn)Transformer模型進(jìn)行改進(jìn)，復(fù)現(xiàn)了輕量級(jí)注意力模塊（線性映射注意力模塊、稀疏注意力模塊、Nystr?m注意力模塊、Residual注意力模塊等）。

4 TeleTransformer模型改進(jìn)實(shí)驗(yàn)

基于TeleTransformer的AI時(shí)間序列動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)方法和系統(tǒng)實(shí)施例的模型改進(jìn)實(shí)驗(yàn)。對(duì)標(biāo)準(zhǔn)Transformer的改進(jìn)，涉及位置編碼、多頭注意力層、正則化層、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及編碼器、解碼器架構(gòu)的改進(jìn)，主要涉及自注意力部分的改進(jìn)，降低自注意力部分計(jì)算的復(fù)雜度，學(xué)習(xí)到更長(zhǎng)序列的依賴(lài)關(guān)系。從實(shí)驗(yàn)中可以看出：自相關(guān)注意力取得較好的效果，降低時(shí)間復(fù)雜度至O（N）， 能夠捕獲時(shí)間序列輸入輸出之間的長(zhǎng)依賴(lài)關(guān)系，TeleTransformer模型對(duì)激活函數(shù)較敏感，可以選擇Gelu等激活函數(shù)。

5 結(jié)論及展望

自從Google在2017發(fā)布Transformer論文以來(lái)，以Transformer為核心的新一代NLP技術(shù)在短短的2年左右的時(shí)間就徹底革新了整個(gè)NLP領(lǐng)域，尤其是2018年的BERT極大的加速了這一革新進(jìn)程，無(wú)論是學(xué)術(shù)界還是工業(yè)界（Google、Amazon、Facebook、Alibaba、Tencent、ByteDance等）的近幾年NLP工作均是圍繞Transformer這個(gè)新一代的NLP架構(gòu)系統(tǒng)而展開(kāi)。人工智能領(lǐng)域具有全球廣泛影響力的科學(xué)家Andrew Ng在2021年回顧AI的最新進(jìn)展中甚至說(shuō) “Originally developed for natural language processing， transformers are becoming the Swiss Army Knife of deep learning.” 其明確表示就最新AI發(fā)展進(jìn)展表明Transformer已經(jīng)逐步實(shí)現(xiàn)了“One Architecture to Do Them All”的人工智能大一統(tǒng)趨勢(shì)。

Transformer實(shí)現(xiàn)一種架構(gòu)，統(tǒng)治一切，研究人員正將其發(fā)展至更廣闊的新領(lǐng)域，在智能對(duì)話機(jī)器人領(lǐng)域，Rasa是Conversational AI在智能業(yè)務(wù)對(duì)話領(lǐng)域工程落地全球最為成功對(duì)話機(jī)器人系統(tǒng)，基于Transformer架構(gòu)實(shí)現(xiàn)了全球使用最廣泛的智能業(yè)務(wù)對(duì)話機(jī)器人框架。

參考文獻(xiàn)

[1] 《企業(yè)級(jí)AI技術(shù)內(nèi)幕：深度學(xué)習(xí)框架開(kāi)發(fā)+機(jī)器學(xué)習(xí)案例+Alluxio解密》 清華大學(xué)出版社 王家林、段智華

[2]《Spark大數(shù)據(jù)商業(yè)實(shí)戰(zhàn)三部曲》第二版：清華大學(xué)出版社 王家林、段智華