Transformer-XL的提出当然是为了对传统的Transformer进行改进,在了解改进之前,我们得先看一下Transformer的缺点。 1.1 输入 NLP相关的任务都很难避免处理输入为变长数据的场景,这个问题的解决方案有两个,一是将数据输入到类似前馈神经网络这样的模型中得到长度固定的特征向量,这个方法往往因为计算资源的限制很难执行;另一...
为了能够更加完美的解决输入长度限制的问题,Zihang Dai和Zhilin Yang等六名来自CMU和谷歌的学者于2019年1月和6月先后提出Transformer-XL和XLNet两个基于Transformer的模型:前者围绕Transformer无法接受变长输入序列这一具体问题,提出了一系列改进;而后者则是基于Transformer-XL探索得到的有益成果,构造的一个完整的预训练模型...
Transformer-XL通过引入Segment-Level recurrence mechanism来建模更长序列,这里循环机制和RNN循环机制类似,在RNN中,每个时刻的RNN单元会接收上个时刻的输出和当前时刻的输入,然后将两者融合计算得出当前时刻的输出。Transformer-XL同样是接收上个时刻的输出和当前时刻的输入,然后将两者融合计算得出当前时刻的输出。但是两者的...
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,它可以在不破坏时间一致性的情况下,让 Transformer 超越固定长度学习依赖性。具体来说,它是由片段级的循环机制和全新的位置编码策略组成的。我...
目录 背景 vanilla Transformer Transformer-XL解析 总结 一句话简介:Transformer-XL架构在vanilla Transformer的基础上引入了两点创新:循环机制(Recurrence Mechanism)和相对位置编码(Relative Positio
9-12:[Transformer]、[Transformer-XL]、[UniLM]、[Mass-Bart] 感谢清华大学自然语言处理实验室对预训练语言模型架构的梳理,我们将沿此脉络前行,探索预训练语言模型的前沿技术,红框中为已介绍的文章,本期介绍的是Transformer-XL模型,欢迎大家留言讨论交流。
近日，CMU和谷歌练手发布一篇论文，介绍了一种新的语言建模方法Transformer-XL。这里的XL，指的是extra long，意思是超长，表示Transformer-XL在语言建模中长距离依赖问题上有非常好的表现。同时，也暗示着它就是为长距离依赖问题而生。长距离依赖问题，是当前文本处理模型面临的难题，也是RNN失败的地方。相比之下，...
1.2. Transformer-XL 建模更长序列 1.2.1 Segment-Level 循环机制 Transformer-XL 通过引入 Segment-Level recurrence mechanism 来建模更长序列,它通过融合前后两个 Segment 的信息来到这个目的。 这里循环机制和 RNN 循环机制类似,在 RNN 中,每个时刻的 RNN 单元会接收上个时刻的输出和当前时刻的输入,然后将两者融...
TransformerXL引入了一种Relative Positional Encodings机制,会根据词之间的相对距离而非像传统的Transformer中的绝对位置进行编码。 在传统的Transformer中,计算q_i和键k_j之间的attention分数的方式为 展开就是: Exi是词i的embedding,Exj是词j的embedding,Ui 和Uj 是位置向量。
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,而且可以解决上下文碎片化问题。Transformer XL 学习的上下文长度比 RNN 长80%,比普通 Transformer 长...