因此在XL中,使用相对位置编码。 3. 小结 通过我简单的描述,Transformer已经不再那么神秘。但这篇博客并没有对Transformer的所有细节进行描述,例如结构中“Add&Norm”的操作,又例如位置编码,残差连接的前馈神经网络等等。我只介绍了我认为Transformer中有特色的部分,而刚刚提到的内容涉及到一些常规操作和基础知识,因此我省...
Transformer XL在输入数据的每个段上仍使用自注意力方法,并使用循环机制来学习连续段之间的依赖关系。 图片摘自论文 Transformer模型的依赖关系如上图(a)中的灰色线条所示,在每个序列中,当前层的输入取决于前一层的输出;Transformer-XL模型的依赖关系又加入了绿色连线,使当前层的输入取决于本序列和前一序列前一层的输出。
Transformer-XL:超越固定长度上下文的利器 原理概述:Transformer-XL在传统Transformer的基础上引入了段间循环机制和相对位置编码,旨在解决长文本处理中的上下文碎片化问题。通过缓存前一个段的隐藏状态,Transformer-XL能够利用这些状态来增强当前段的表示,从而实现跨段的语义联系。 创新点: 段间循环机制:通过缓存前一个段的...
但是在 Transformer-XL 中,每个片段都是用相同的位置编码会导致在重用过程中无法保证位置信息的一致性。 为了去避免这种情况,Transformer-XL 使用了相对位置信息编码的方式,从概念上来说,位置编码会为模型提供 token 相对顺序的线索。为了达到同样的目的,Transformer 在计算当前位置隐向量时,考虑和它存在依赖的 token 的...
指的是字符级语言模型 源自论文 Character-Level Language Modeling with Deeper Self-Attention,在这篇论文中有一段阐述了作者对RNN和transformer的推断,为什么transformer效果比较好,是由于他能够快速在任意距离内传播信息(梯度或者残差信息),而RNN只能一步一步的传递。
同时，Transformer的另一种变体——"Transformers are RNNs"——展示了如何通过线性注意力和因果掩码，将Transformer转化为自回归模型，类似于RNN的结构，但保持了线性计算复杂度。这种模型在处理自回归任务时表现出高效和连贯性。总的来说，Transformer家族不断进化，Infini-Transformer和Transformer-XL的出现，...
1.1 Transformer XL原文地址: https://arxiv.org/pdf/1901.02860.pdf源码地址: kimiyoung/transformer-xl 1.2 聚焦问题Transformer是一种潜力巨大的特征提取器或者基础编码器,但在 语言建模的设置中受到固定长…
展开就是：在Transformer-XL中，对上述的attention计算方式进行了变换，转为相对位置的计算，而且不仅仅在第一层这么计算，在每一层都是这样计算。可以发现Transformer-XL使用相对位置 替代键 的绝对位置 ，同时对权重进行区分，分为针对词向量的权重和位置的权重。个人认为其实 的权重也做了相应的...