Transformer-XL 与其他方法的比较见表4。虽然 Transformer-XL 的设计主要是为了更好地捕获长期依赖,但它显著地将单模型 SoTA 从 23.7 提高到了 21.8。具体来说,Transformer-XL 明显优于使用普通 Transformer 的当代方法(Baevski和Auli, 2018),表明Transformer-XL的优势可以推广到短序列建模。 表5: 比较 Penn Treeb...
模型:LSTM,Transformer-XL 下图6是使用基于LSTM的模型在LM上的实验结果。Adaptive方法对应到第2行,与DeFINE方法做个对比,DeFINE可以在只增加1.25%参数量的前提下提升大约3个点的性能。Adaptive 方法参数量最少,训练时间也最快,但是效果最差。而 Standard 方法参数量最多,但效果也不好。
参数量(由小到大,由于实验数据不同,参数量在不同数据间不一定可比) 12L Transformer-XL: 41M 12L Transformer: 44M 18L Transformer-XL: 88M Transformer-XL Standard:151M Transformer-XL Large: 257M 24L Transformer-XL: 277M WikiText-103数据集下细节参考 103M training tokens from 28K articles 384 dur...
注意在Transformer-XL中,相对位置编码向量不是可训练的参数,以Rk=[rk,1,rk,2,...,rk,d]Rk=[rk,1,rk,2,...,rk,d]
GPT-2模型不同参数版本的架构可视化,差异巨大。如下是有150亿参数GPT-2(XL),以及有1.24亿参数GPT-2(Small)。 这个3D模型可视化还展示了,大模型生成内容的每一步。 这里,Bycroft主要分解了OpenAI科学家Andrej Karpathy打造的轻量级的GPT模型——NanoGPT,参数量为85000。
表 2b 则绘制了 DeLighT 和 Transformer-XL [9] 的困惑度随参数量的变化情况。这两个表都表明，DeLighT 优于当前最优的方法（包括 Transformer-XL），而且它使用更小的上下文长度和更少的参数实现了这一点，这表明使用 DeLighT 学得的更深且宽的表示有助于建模强大的上下文关系。 控制变量研究 表 3a 研究了 ...
Transformer-XL 承袭了 vanilla Transformer 适用于字符级 (character-level) 任务的特性,并能够连续生成包含数千个字符的文本 (尚且不知同等参数量下,生成效果和后来大名鼎鼎的 OpenAI GPT-2 相比如何)。 论文作者将 Transformer-XL 广泛应用在词汇级和字符级的数据集上,包括 WikiText-103,enwik8,text8,One Billio...
XL (30 亿参数) 模型: https:///google/flan-t5-xl XXL (110 亿参数) 模型: https:///google/flan-t5-xxl 这意味着我们将学习如何利用模型并行、多 GPU 以及 DeepSpeed ZeRO 来微调 FLAN-T5 XL 和 XXL。 DeepSpeed ZeRO 链接: https://www./tutorials/zero/ ...
由于我们使用句段层级的循环机制，所以我们对每一个句段使用绝对位置编码并不符合该词实际在原来的句子中的位置。因此，Transformer-XL引入相对编码替代绝对编码，同时设置更多的可学习参数帮助控制。在传统的Transformer中，计算 和键 之间的attention计算式为：展开就是：在Transformer-XL中，对上述的...