including financial services. Despite the extensive research into general-domain LLMs, and their immense potential in finance, Financial LLM (FinLLM) research remains limited. This survey provides a comprehensive
Transformer现在是一种在各个领域被广泛使用的模型,包括NLP,CV,语音领域。随着这几年发展,一些Transformer的变体在以下几个方面进行改进: 1. 模型效率 由于self-attention模块的计算,存储复杂度都很高,让Transformer在处理长序列数据时效率较低。主要的解决方法是对Attention做轻量化以及引入分治思想。 2. 模型泛化 Tran...
在原始的Transformer中,Layer Normalization放置在中间,我们称为 post-LN ,后续也有人把LN放到前面,称为 pre-LN ,具体差别如下图所示 post-LN和pre-LN Xiong等人分析得到在 post-LN 下,输出层的梯度比较大,这也导致使用 post-LN 的Transformer如果不采用学习率warm-up策略,会出现训练不稳定现象。 尽管post-LN ...
而Transformer抛弃了这些归纳偏置,一方面能让其足够通用灵活,另一方面Transformer很容易对小规模数据过拟合。 另一个与其相关的是GNN图网络,Transformer可以被看作一个完全有向图(带自环)上的GNN,其中每个输入都是图中的一个节点(PS: 笔者对GNN不理解,这里翻译比较僵硬)。 不同种类的Transformer 后续的Transformer变体...
Long-Term Memory:设计显式存储机制,解决在每次调用中仅有的上下文工作存储的限制。 Extrapolative PEs:改进现有位置编码方案的外推性能。 Context Processing:利用上下文前/后处理将现成的大型语言模型包装起来,确保每次进入模型的输入都满足最大长度要求,并打破上下文窗口限制。
复旦邱锡鹏组最新综述:A Survey of Transformers!,本文将重心放在对Transformer结构(模块级别和架构级别)的改良上,包括对Attention模块的诸多改良、各种位置表示方法等。
接A Survey of Transformer 一篇Transformer综述(上)。 低秩自注意力 相关研究者发现自注意力矩阵大多是低秩的,进而引申出两种方法: 使用参数化方法显式建模 使用低秩近似自注意力矩阵 低秩参数化 事实上注意力矩阵的秩是小于序列长度的,而序列特别短的时候,会造成over-parameterization,甚至过拟合。
论文:Transformers in Time Series: A Survey GitHub: 阿里达摩院 2022的论文。 摘要 从两个角度研究了时间序列transformers的发展。 (i)从网络结构的角度,总结了为适应时间序列分析中的挑战而对transformer进行的调整和修改。 (ii)从应用的角度,根据常见任务对时间序列transformers进行分类,包括预测、异常检测和分类。
Transformer模型通过最大化概率估计任务的对数概率来训练,这种任务可以是Masked Language Model(MLM)、Next Sentence Prediction(NSP)或者其他生成任务。通过优化这些任务,模型可以学习到语言模式和语义关系,从而在多个NLP任务上取得良好的表现。 2.2 预训练技术
Today, the Transformer model, which allows parallelization and also has its own internal attention, has been widely used in the field of speech recognition. The great advantage of this architecture is the fast learning speed, and the lack of sequential operation, as with recurrent neural networks...