Reformer 已集成入 🤗Transformers 库。对于想使用 Reformer 的用户,建议大家阅读本文,以更好地了解该模型的工作原理以及如何正确配置它。文中所有公式都附有其在 transformers 中对应的 Reformer 配置项 ( 例如config.),以便读者可以快速关联到官方文档和配置文件。 注意: 轴向位置编码 在官方 Reformer 论文中没有解...
Reformer模型自问世以来,已经在多个NLP任务中展现出了其强大的性能。特别是在需要处理长输入序列的任务中,如文本摘要、问答系统等,Reformer模型表现出了显著的优势。 例如,在文本摘要任务中,传统模型往往需要对输入文本进行裁剪以避免内存溢出,而Reformer模型则能够一次性处理完整的输入文本,从而保留了更多的上下文信息,提高...
informer模型架构 reformer模型 文章目录 1. 局部敏感哈希 2. 可逆层 3. Chunk Transformer无法处理比较长的序列数据(通常是500左右的长度),而且十分消耗GPU资源。 Reformer可以处理的序列长度可以高达64k,GPU资源消耗也降低了很多。 Reformer的重点部分在于: Locality sensitive hash attention(局部敏感哈希注意力):空间换...
现如今NLP领域的预训练模型实在是太大了,从最开始的显存装不下,到内存装不下,再到如今的硬盘装不下,让多少人望而却步,大模型就非得这么耗存储吗?有没有优化手段呢?针对长序列的Transformer训练问题,Reformer给出了一种存储极致压缩的方案。 注:因个人习惯,下文中会用“内存”代替“存储”。 Reformer主要涉及了...
由于REFORMER 模型的特殊性,需要修改 run_squad.py 与 squad.py 的相关代码。如: 在run_squad.py 中增加 REFORMER 因为其没有 token_type_id. 增加pad token 四.GPU 训练 做完上文的代码修改后,我们可以编写脚本进行训练与精度评估: 我们在 pycharm 等软件中进行服务器的相关配置。 显示Successfully connected ...
通过千帆大模型开发与服务平台,用户可以更加高效地利用Reformer模型进行自然语言处理任务的开发和部署。 例如,在构建对话机器人时,用户可以利用千帆大模型开发与服务平台提供的预训练Reformer模型作为基础,通过微调等方式使其适应特定的对话场景。这样不仅可以提高对话机器人的性能,还可以大大缩短开发周期。 六、总结与展望 ...
Reformer 的作者发现共享query 和key 的投影矩阵不会影响模型性能。在Reformer 中,query和 key 使用同一个投影矩阵构造。因此,寻找与 query 相似的 key 简化成了对 query 进行聚类的问题。Reformer 用余弦相似度来衡量 query 间的相似性,并通过 LSH 算法将 query 分成若干个类别。随后,Reformer 根据类别重排序列,...
Kitaev、Kaiser 等人于 20202 年引入的 Reformer 模型是迄今为止长序列建模领域内存效率最高的 transformer 模型之一。 最近,人们对长序列建模的兴趣激增,仅今年一年,就涌现出了大量的工作,如Beltagy 等人的工作 (2020)、Roy 等人的工作 (2020)、Tay 等人的工作以及Wang 等人的工作等等。长序列建模背后的动机是,N...
Kitaev、Kaiser 等人于 20202 年引入的 Reformer 模型是迄今为止长序列建模领域内存效率最高的 transformer 模型之一。 最近,人们对长序列建模的兴趣激增,仅今年一年,就涌现出了大量的工作,如Beltagy 等人的工作 (2020)、Roy 等人的工作 (2020)、Tay 等人的工作以及Wang 等人的工作等等。长序列建模背后的动机是,N...
Reformer模型是另一种在处理长序列数据方面表现出色的深度学习架构。与Informer模型类似,Reformer模型也关注于提高计算效率和降低内存占用。它通过引入局部敏感哈希注意力机制和可逆层等技术,实现了对长序列数据的高效处理。此外,Reformer模型还采用了分块计算等策略,进一步提高了模型的计算效率和可扩展性。 实际应用:...