为了克服这些限制,文章提出了xLSTM模型,它引入了指数门控和矩阵记忆等新技术,以提升LSTM的性能,使其在语言建模等任务中能够与Transformer等先进技术相媲美。 xLSTM xLSTM(Extended Long Short-Term Memory)是对传统LSTM的一种扩展,旨在解决LSTM在处理大模型时遇到的一些限制,如下图所示: xLSTM通过引入两个主要的改
espnet中的transformer和LSTM语言模型对比实验 espnet所有的例子中语言模均默认是LSTM,这里我以aishell为例,epoch设置为20,batchsize=64。 LSTM结构配置: LSTM结果: 将语言模型换为transformer。transformer结构配置: transformer结果: 实验结论: transformer语言模型的loss确实比lstm要小,但由于语言模型序列信息是非常重要的...
LSTM在多种领域取得了成功,但随着Transformer技术的出现,其地位受到了挑战。 问题:作者提出了一个问题:如果将LSTM扩展到数十亿参数,并利用现代大型语言模型(LLM)的技术,同时克服LSTM的已知限制,我们能在语言建模上走多远? 贡献:论文介绍了两种新的LSTM变体:sLSTM(具有标量记忆和更新)和mLSTM(具有矩阵记忆和协方差更新...
它的设计克服了RNN和LSTM在处理长序列数据时的局限性,如梯度消失或梯度爆炸问题,并大大提高了模型处理序列数据的能力和效率。通过这篇文章,我们将深入探讨Transformer模型的关键组件、工作原理以及它为何能成为当今NLP任务的首选模型。 本篇文章旨在为读者提供一个全面而深入的Transformer模型剖析,无论是对于初学者还是有...
深度学习中的模型架构详解:RNN、LSTM、TextCNN和Transformer @[TOC] 在自然语言处理(NLP)领域,模型架构的不断发展极大地推动了技术的进步。从早期的循环神经网络(RNN)到长短期记忆网络(LSTM)、再到卷积神经网络(TextCNN)和Transformer,每一种架构都带来了不同的突破和应用。本文将详细介绍这些经典的模型架构及其在PyT...
从名字中就能看到，这是一个新型的Transformer模型，它利用了lstm的递归机制，在长期序列的建模任务中实现了显著改进。在介绍它之前，让我们简要讨论与LSTMS相比，Transformer的优势和缺点。 这将帮助你了解这个新架构的工作原理。Transformer vs LSTM Transformer 最显著的优点总结如下 并行性 LSTM实现了顺序处理:输入(...
深度学习的出现颠覆了NLP领域。随着基于LSTM和Transformer的语言模型的发明,解决方案通常包括向模型抛出一些高质量的数据,并对其进行训练以预测下一个单词。 从本质上讲,这就是GPT模型正在做的事情。GPT模型总是被不断训练来预测给定句子前缀的下一个单词(标记)。
Transformer模型概述 Transformer模型是由Google的研究人员在2017年的论文《Attention is All You Need》中首次提出的。这一模型标志着自然语言处理领域的一个重大转折点,因为它完全摒弃了之前广泛使用的循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)架构,转而全面采用注意力机制(Attention Mechanism)来处理序列数据。这种独特的...
近期,Hochreiter在arXiv平台发表论文,推出了一款新型的XLSTM(扩展LSTM)架构,有效克服了传统LSTM互联网结构“仅能按时间顺序处理信息”的局限性,有望挑战当前热门的Transformer架构。
RNN、LSTM、TextCNN和Transformer的特点及其在PyTorch中的实现简述如下：RNN： 特点：通过循环连接保留历史信息，适用于序列数据处理。 问题：长距离依赖可能导致信息衰减和梯度消失/爆炸问题。 PyTorch实现：使用torch.nn.RNN类，配置输入尺寸、隐藏层尺寸等参数，处理序列数据时需注意数据维度。LSTM： 特点：...