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,本篇工作提出了Longformer,其注意力机制随着序列长度呈线性扩展。同时提出了三种稀疏注意力降低计算复杂度,分别是滑动
Transformer利用自注意力机制在广泛的自然语言处理任务中取得了先进的成果,这种成功部分是由于自注意成分,它使网络能够从整个序列中捕获上下文信息;但是这种处理方式有一个缺点,内存和计算量是随着序列的长度成平方次增长;这导致在长序列任务中内存和计算需求特别高,实际上是不可行的; 为了解决这个问题,作者提出了Longform...
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,...
Reformer: The Efficient Transformer 作者:光彩照人 学校:北京邮电大学 研究方向:自然语言处理,精准营销,风险控制 一、背景与算法介绍 Transformer结构被广泛应用与自然语言处理中,并且在许多任务上都产生了当前最好的效果。为了达到进一步的效果,研究人员已经开始训练更大的Transformer模型。在某些报告的最大配置中,每...
我们使用MLM来预训练Longformer,目标是发现序列中随机遮掩的tokens。由于MLM的预训练过程昂贵,我们基于RoBERTa来预训练,这样可以最小的改变来支持Longformer的注意力机制。注意到我们的注意力模式可以应用在任何预训练的transformer模型中,却不需要更改模型结构。
我们使用MLM来预训练Longformer,目标是发现序列中随机遮掩的tokens。由于MLM的预训练过程昂贵,我们基于RoBERTa来预训练,这样可以最小的改变来支持Longformer的注意力机制。注意到我们的注意力模式可以应用在任何预训练的transformer模型中,却不需要更改模型结构。
内容提示: Longformer: The Long-Document TransformerIz Beltagy ∗ Matthew E. Peters ∗ Arman Cohan ∗Allen Institute for Artif icial Intelligence, Seattle, WA, USA{beltagy,matthewp,armanc}@allenai.orgAbstractTransformer-based models are unable to pro-cess long sequences due to their self-...
If you useLongformerin your research, please citeLongformer: The Long-Document Transformer. Longformeris an open-source project developed bythe Allen Institute for Artificial Intelligence (AI2). AI2 is a non-profit institute with the mission to contribute to humanity through high-impact AI research...
《Longformer: The Long-Document Transformer》()论文阅读 技术标签: 论文笔记前言 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2004.05150.pdf 代码地址:https://github.com/allenai/longformer 1、Introduction 虽然 self-attention 的效果很好,但是它所需要的内存和算力会随序列呈平方增长。现在的方法大多是将上下文缩短或者...
To address this limitation, we present Longformer, a modified Transformer architecture with a self-attention operation that scales linearly with the sequence length, making it versatile for processing long documents (Fig1). This is an advantage for natural language tasks such as long document classifi...