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...
Transformer-XL的提出旨在让Transformer能够处理超长文本序列,其名称中的“XL”便是“eXtraLong”的简写。整体来看,Transformer-XL模型仍然遵循分段处理的模式,但是相较于独立分段处理,Transformer-XL为了解决上下文碎片和推理速度慢的问题,引入分段递归(segment-level recurrence)和相对位置编码(relative positional encoding)两...
所以随着文本的加长,Transformer的速度会下降得很快,所以大部分预语言模型的输入长度是有限制的,一般是512,当超过512时,长时文本的依赖Transformer是捕捉不到的。本文就提出了一种网络结构Transformer-XL,它不但可以捕捉文本更长时的依赖,同时可以解决文本被分成定长后产生的上下文碎片问题。据摘要中叙述,Transformer-XL能...
在模型训练阶段,如图 2a所示,Transformer-XL会缓存前一个 Segment 的输出序列,在计算下一个 Segment 的输出时会使用上一个 Segment 的缓存信息,将前后不同 Segment 的信息进行融合,能够帮助模型看见更远的地方,建模更长的序列依赖能力,同时也避免了 context fragmentation 问题。 在模型评估阶段,如图 2b所示,Transform...
在这个教学视频中,我们深入探索了Transformer XL模型——一种先进的自然语言处理技术,旨在克服传统Transformer模型在处理长序列数据时的限制。通过本视频,你将了解到Transformer XL如何通过引入相对位置编码和段级重复利用机制,显著提高对长距离依赖关系的处理能力。我
Transformer-XL 是 Google 在 2019 年提出的一种语言模型训练方法,为了解决 Transformer 长期依赖的问题,其论文是《Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context》。Transformer-XL 主要有两个创新点: 第一、提出了 Segment-Level Recurrence,在 Transformer 中引入了循环机制,在训练当前 se...
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。但是两者的处理单位并不相同,RNN 的处理单位是一个词,Transformer-XL 的处理单位是一个 Segment。图2 展示了 Transformer-XL 在训练阶段和评估阶段的 Segment 处理方式。 图2 Transformer-XL 的训练和评估阶段 在模型...
由于以上原因,有些借用 Transformer-XL 作为 backbone 的方法中训练阶段不进行缓存,仅在测试时缓存(如 gato 和 DB1)以扩展等效上下文长度并加速推断过程 推断阶段:仍然是每个 step 右移一位做 AutoRegress,输入序列长度也仍然是模型的固定长度 ,区别在于计算 attention 时仅由上一步 AutoRegress 生成的 token 来产...
AI 前线导读:近日,谷歌联合 CMU 开源了一个名为 Transformer-XL 的语言模型,它是目前处理语言建模问题最先进的架构之一 Transformer 模型的第三代升级,不仅能够处理可变长度序列,并且在多个任务中刷新了当前的最好性能(推理速度快 300-1800 倍)。 2017 年 6 月,谷歌大脑在论文《Attention Is All You Need》中提...
这个处理方式保证了模型每次预测都能使用足够长的上下文信息,也缓解了训练过程中的context framentation问题。但是每次的Segment都会重新计算,计算代价很大。 Transformer-XL 建模更长序列 基于上边的这些不足,Transformer-XL被提出来解决这些问题。它主要提出了两个技术:Segment-Level 循环机制和相对位置编码。