基于Transformer的模型由于自注意力操作的二次复杂度,无法处理长序列。为了解决这一限制,我们引入了Longformer,其注意力机制与序列长度呈线性关系,使其能够轻松处理数千个标记或更长的文档。Longformer的注意力机制是对标准自注意力的直接替代,结合了局部窗口注意力和任务驱动的全局注意力。借鉴先前关于长序列Transformer的...
知乎【柏企】 公众号【柏企科技说】【柏企阅文】原始的Transformer模型包含一个自注意力组件,其时间和内存复杂度为 ²O(n²),这里的 n 指的是输入序列的长度。为了应对这一挑战,我们根据一种 “注意力模式” 对完整的自注意力矩阵进行稀疏化处理,这种模式会指定相互关注的输入位置对。与完整的自注意力不同...
LongFormer的核心目标是增加可以处理文本的长度,通过改进Transformer的计算范围,减少Transformer的资源消耗,从而实现更长序列的计算。 从CNN到LongFormer 经典的Transformer,通过Q\K\V实现Attention计算,每个位置都需要与序列中其他位置交互,通过向量表示为一个完全长度的向量,相乘后铺满n^2全域(图2.a)。涉及到矩阵相乘,Emb...
Milen:ERNIE 3.0: 基于大规模“知识”提升模型语言理解和生成能力(第3版) Milen:SKEP: 专注于情感分析的预训练模型 Milen:ERNIE-Gram:使用N-Gram MLM提升模型语言理解能力 Milen:SpanBERT: 通过随机掩码 Span(连续words)提高语言模型理解能力 长文本能力 Milen:ERNIE-Doc: 通过“回顾”提升模型长文本能力 Milen:Lo...
知乎用户pJ0YjW longformer结构固定且比较规则,作者用tvm实现了一些算子,schedule写得不算很优但是能用。block sparse运算已经集成进了tvm可以使用并且自定义schedule(不知道你提到的四不像是什么意思)。一般情况下的稀疏(非块状或者带状)可以转成图然后用dgl的算子,我们近期做了一些针对每种图结构编译一套访存模式比较...
Tran… 新智元 xFormers ,AITemplate,Tensorrt,Oneflow 、推理加速研究和实测 前言这是很早以前对团队推理优化工作的一些总结,已经发布在部分平台,现重新整理简化在知乎发布。 Stable Diffusion 是一种基于扩散模型的图像生成技术,基于 SD 的模型可以根据文本生成高… 塞拉维...
论文标题: Longformer: The Long-Document Transformer 作者: Izaskun Beltagy, Matthew E. Peters, Jordan L. Boyd-Graber 论文地址:[2004.05150] Longformer: The Long-Document Transformer 摘要 传统的 Transformer 模型在计算注意力时需要 O(n2)O(n^2)O(n2) 的时间和空间复杂度,为了解决这一限制,本篇工作提...
The Long-Document Transformer,顾名思义,就是应用在长文本场景下的Transformer。 本文作者是这几位大大:Iz Beltagy、Matthew E. Peters、Arman Cohan 他们都来自Allen Institute for Artificial Intelligence(AI2) 背景 先介绍一下这篇论文的背景。 我们都知道Transformer架构很强,成功的部分原因在于自注意力机制,...
由于自注意力机制,Transformer模型不能很好地处理长文本;为了处理这个问题,本文提出了Longformer,它的注意力机制是将局部注意力和任务驱动的全局注意力进行了结合。 Introduction Transformers已经在NLP任务上取得了很好地进展,它的成功主要得益于自注意力能够捕获上下文的信息。但是它的内存和计算的代价和序列长度是二次方的...
在正式讨论 Transformer-XL 之前,我们先来看看经典的 Transformer(后文称Vanilla Transformer)是如何处理数据和训练评估模型的,如图 1所示。 图1 Vanilla Transformer 训练和评估阶段 在数据处理方面,给定一串较长的文本串,Vanilla Transformer会按照固定的长度(比如 512),直接将该文本串进行划分成若干 Segment。这个处理...