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...
从这个角度看,Transformer-XL是一个和残差网络思想非常接近的一个模型,它相当于在两个片段之间添加了一条short-cut。而复用更多片段的结构则是一个DenseNet思想的模型。 3.2 Transformer-XL的相对位置编码 Transformer-XL的相对位置编码参考了RPR中把相对位置编码加入到self-attention中的思想,Transfomer-XL在(7)式的基...
Transformer-XL的相对位置编码方式是对Shaw et al.,2018 和 Huang et al.2018提出模型的改进。它由采用绝对编码计算Attention score的表达式出发,进行了改进3项改变。若采用绝对位置编码,hidden state的表达式为:,那么对应的query,key的attention score表达式为:...
Transformer-XL主要是针对长文本问题提出了两点改进,一是对分段文本进行编码时,加入相连的上一段的编码信息(这一改进其实可以用在其他模型中,并不是Transformer这一结构特有的改进);二是对Transformer使用的位置编码进行改进,因为Transformer使用的是绝对位置编码,所以当对文本进行分段处理之后,绝对位置编码就会出现问题,故...
相对位置编码机制引入了相对距离编码，使得模型能够更好地理解词与词之间的相对位置关系，进一步优化了模型性能。通过这些改进，Transformer-XL在处理长序列任务时展现出显著优势，尤其是在推理速度与准确率上。与传统的Transformer相比，Transformer-XL的预测速度可提升300-1800倍，可建模的长期依赖长度显著增加，...
TENER:相对位置编码的NER模型 TENER是transformer在NER任务上的模型尝试,文章没有太多的亮点,更像是一篇用更合适的方法来解决问题的工程paper。沿用了Transformer-XL的相对位置编码, 做了两点调整,一个是key本身不做project,另一个就是在attention加权时没用对attenion进行scale, 也就是以下的归一化不再用 ...
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...
Transformer-XL:相对位置编码 在Transformer中使用了序列的位置信息。在分段的情况下,如果仅仅对于每个段仍直接使用Transformer中的位置编码,即每个不同段在同一个位置上的表示使用相同的位置编码,就会出现问题。需要对这种位置进行区分。 论文对于这个问题,提出了一种新的位置编码的方式,即会根据词之间的相对距离而非像...