文章小结 本文简单介绍了论文《Base of RoPE Bounds Context Length》,它从语义聚合的期望性质讨论了RoPE的底数下界,由此指出更大的训练长度应该选择更大的底数,而不单单是为了配合“先短后长”的训练策略、继而利用NTK-RoPE来降低初始损失的折中选择。
在注意力机制内部,我们能够将两个形状为 (batch, context_length, feature_dim) 的张量相乘,转变为将形状为 (batch, 1, feature_dim) 的查询张量与形状为 (batch, context_length, feature_dim) 的 KV 张量相乘。因此,采样的复杂度不再是二次的,使我们能够在更长的上下文长度下获得可观的解码(采样)性能。
For context length C, the attention block involves computing C d-dimensional vector-vector inner products (total cost ≈Cd) together with a normalization and softmax operation (total cost O(C)), and finally taking a sum of d-dimensional vectors weighted by the C attention weights (total cost...
前面我们介绍了 Transformer 的输入、输出、内部结构。接下来我们要谈的就是 Transformer 要怎么优化了,因为这个东西要消耗大量的计算资源,从简单的结构上看,这个计算是与输入的数量,通常称为 context length , 也就是上下文的长度 成平方级的关系。 如果context length 是 n, 那需要的 Attention 计算是 d 的平方...
摘要:transformer 具有学习长期依赖的潜力,但在语言建模设置中受到固定context length的限制。我们提出了 Transformer XL,可以在不破坏时间一致性的前提下扩展context length。它由一种段级递归机制(segment-level recurrence mechanism)和一种新的位置编码方案组成。我们的方法不仅能够捕获较长期的上下文依赖关系,而且可以解决...
这个样本的原始句子的单词长度是length=4,即‘我’ ‘爱’ ‘机器’ ‘学习’。经过embedding后每个词的embedding向量是512。那么“我爱机器学习”这个句子的embedding后的维度是[4,512 ] (若是批量输入,则embedding后的维度是[batch, 4, 512])。
为了让Transformer更好的应用到长文本中,Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context(ACL 2019)提出了Transformer-XL模型,其主要思路是在下一个片段的预测会依赖上一个片段的编码结果,建立了片段之间的信息交互。这个过程可以用下面的公式和示意图表示,公式中的第一行表示使用上一个...
此外,我们还设计了一个叫做 Relative Effective Context Length (RECL) 的指标,该指标可以公平比较增加上下文长度对不同模型带来的收益。在这个配置下,Transformer-XL 在 WikiText-103 中学到 900 个词的 RECL,而循环网络和 Transformer 分别只学到了 500 和 128 个词。 论文:TRANSFORMER-XL: ATTENTIVE LANGUAGE ...
论文:Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context(https://arxiv.org/abs/1901.02860) 论文详细解读:谷歌、CMU重磅论文:Transformer升级版,评估速度提升超1800倍! Segment-level的递归机制 在训练期间,为前一个segment计算的representation被修复并缓存,以便在模型处理下一个新的segment时作...
论文:TRANSFORMER-XL: ATTENTIVE LANGUAGE MODELS BEYOND A FIXED-LENGTH CONTEXT 论文地址:https://arxiv.org/abs/1901.02860 摘要:Transformer 网络具有学习更长期依赖性的潜力,但这种潜力往往会受到语言建模中上下文长度固定的限制。因此,我们提出了一种叫做 Transformer-XL 的新神经架构来解决这一问题,它可以在不破坏...