Mixture-of-Depths: Dynamically allocating compute in transformer-based language models,https://arxiv.org/abs/2404.02258.
然而transformer在前向传递(forward pass)中对每个token消耗相同数量的计算资源。理想情况下,transformer应通过不必要地消耗计算资源来使用更小的总计算预算。 条件计算(Conditional computation)是一种试图通过仅在需要时消耗计算资源来减少总计算量的技术。不同的算法提供了何时以及应使用多少计算资源的解决方案。然而,这个...
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是 Google 的一种预训练语言模型,它使用 Transformer 架构进行预训练。BERT 模型可以在两个不同的预训练任务中进行预训练:Masked Language Modeling(MLM)和Next Sentence Prediction(NSP)。BERT 模型的主要优势在于它可以生成高质量的上下文表示,这使得它在各种 ...
该研究以「Shared functional specialization in transformer-based language models and the human brain」为题于 2024 年 6 月 29 日发布在《Nature Communications》。语言理解从根本上来说是一个建设性的过程。我们的大脑解决词语之间的局部依赖关系，将低级语言单位组装成高级意义单位，最终形成我们用来理解世界的叙述。
3月28日arXiv发表的论文《Interpreting Key Mechanisms of Factual Recall in Transformer-Based Language Models》(解释基于 Transformer 的语言模型中事实回忆的关键机制)为我们揭开了Transformer模型在事实回忆任务中的关键内部机制的神秘面纱,让我们得以一窥其庞大而精密的内部工作原理。
https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models/language-models.pdf GPT-2 是一种基于transformer 的大型语言模型,具有 15 亿个参数,在 800 万网页数据集上进行训练。它是论文《语言模型是无人监督的多任务学习者》(Language Models are Unsupervised Multitask Learners)的代码实现。
1. Language Model 语言模型来辅助NLP任务已经得到了学术界较为广泛的探讨,通常有两种方式: 1.1 Feature-based方法 Feature-based指利用语言模型的中间结果也就是LM embedding, 将其作为额外的特征,引入到原任务的模型中,例如在下图中,采用了两个单向RNN构成的语言模型,将语言模型的中间结果 ...
论文阅读 | Transformer-XL: Attentive Language Models beyond a Fixed-Length Context 0 简述 Transformer最大的问题:在语言建模时的设置受到固定长度上下文的限制。 本文提出的Transformer-XL,使学习不再仅仅依赖于定长,且不破坏时间的相关性。 Transformer-XL包含segment-level 循环机制和positional编码框架。不仅可以...
1. 简介 在过去的几年里，我们看到了基于 Transformer 的模型的兴起，并在自然语言处理或计算机视觉等...
(1) Masked Language Model (MLM), 学习预测句子内容 (2) Next Sentence Prediction(NSP), 学习预测两个句子之间的关系 ALBERT提出了Sentence-order prediction (SOP)来取代NSP。具体来说,其正例与NSP相同,但负例是通过选择一篇文档中的两个连续的句子并将它们的顺序交换构造的。这样两个句子就会有相同的话题,模...