Transformer-XL通过设置memory-span使得当前max_len窗口中的每个token都能attention到前max_len个token,因此Transformer-XL在每前进一步时,只用计算当前位置的token的隐层表示,同时在更新梯度时,只更新当前窗口内的梯度(防止梯度bp的距离太远),从而实现了输出隐层表示的更长...
基于代码分析Transformer xl实现 论文:Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context 代码:kimiyoung/transformer-xl (github.com) 理论部分: 和传统的注意力实现不一样的地方就在于他会将上一次的隐状态一起输入 代码分析:代码进行了简化,保留实现的主要逻辑 训练: model=MemTransformerLM(...
Transformer-XL通过设置memory-span使得当前max_len窗口中的每个token都能attention到前max_len个token,因此Transformer-XL在每前进一步时,只用计算当前位置的token的隐层表示,同时在更新梯度时,只更新当前窗口内的梯度,从而实现了输出隐层表示的更长上下文关联,和高效的编码速度。 Figure 2: Transformer-XL model with ...
Shell | Transformer-xl代码的shell代码实现 实现网址:https://github.com/kimiyoung/transformer-xl/tree/master/pytorch 图中的.sh文件就是shell命令实现。可以从文件命名看出,中间段是对应的数据集,第三段是规格。我们点开一个看一下: #!/bin/bashif [[ $1 == 'train' ]]; then echo 'Run training.....
目前也就是2020年1月22日,我已经初步完成了代码的重构工作,并在Github上公开,链接如下。 https://github.com/Wingsdh/transformer-xl-refactoringgithub.com/Wingsdh/transformer-xl-refactoring 当然,还有许多地方还有待完善,前几天一直闷头写代码。感觉还是边写文章,然后继续优化文章涉及到的代码效果更好。
深度学习进阶篇-预训练模型[2]:Transformer-XL、Longformer、GPT原理、模型结构、应用场景、改进技巧等详细讲解 1.Transformer-XL: Attentive Language Models Beyonds a Fixed-Length Context 1.1. Transformer-XL简介 在正式讨论 Transformer-XL 之前,我们先来看看经典的 Transformer(后文称 Vanilla Transformer)是如何处...
5-8:[BERT来临]、[浅析BERT代码]、[ERNIE合集]、[MT-DNN(KD)] 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...
Transformer-XL解读(论⽂+PyTorch源码) 前⾔ ⽬前在NLP领域中,处理语⾔建模问题有两种最先进的架构:RNN和Transformer。RNN按照序列顺序逐个学习输⼊的单词或字符之间的 关系,⽽Transformer则接收⼀整段序列,然后使⽤self-attention机制来学习它们之间的依赖关系。这两种架构⽬前来看都取得了令⼈瞩 ⽬...
XL号的Transformer来了！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...
Transformer早在2017年就出现了，直到BERT问世，Transformer开始在NLP大放光彩，目前比较好的推进就是Transformer-XL（后期附上）。这里主要针对论文和程序进行解读，如有不详实之处，欢迎指出交流，如需了解更多细节之处，推荐知乎上 川陀学者 写的。本文程序的git地址在 这里 。程序如果有不详实之处，欢迎...