Title: Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context. In: ACL, 2019 paper: aclanthology.org/P19-12 code: github.com/kimiyoung/tr 2.github.com/huggingface/ Introduction 为了帮助理解XLNet,本文对其核心框架Transformer-XL作一个解读。本文发表在ACL2019上,论文想要解决的问题:如...
Transformer-XL1、片段级递归机制(segment-level recurrence mechanism):在Transformer中引入了循环机制,在训练当前segment的时候,会保存并使用上一个segment每一层的输出向量。这样就可以利用之前segment的信息,提高Transformer长期依赖的能力,在训练时前一个segment的输出只参与前向计算,而不参与反向传播。 如上图所示,可以...
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450...
其中,Exi是词i的embedding,Exj是词j的embedding,Ui和Uj是位置向量,该公式实际上是(Wq(Exi + Ui))T· (Wk(Exj + Uj))的展开,就是Transformer中的标准格式。 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。 对比来看,主要...
Transformer模型能够学习长范围依赖,但是在语言模型中受到固定长度上下文限制,本文提出了一个新的结构:Transformer-XL。能够学习超过固定长度的依赖,同时保持了时间的连贯性,整体创新包括一个循环机制和一个新的位置编码方法。 存在的问题以及解决的方案: 在语言模型
Paper:Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context 重点关注论文中的相对位置编码及提高融合了相对位置信息的attention score的计算效率的部分。 Abstract Transformer具有学习长依赖的能力,但受限于语言模型固定长度上下文的限定。本文提出的Transformer-XL神经网络架构可以在不打破时序关系的前提...
首先介绍vanilla transformer,它是Transformer和Transformer-XL中间过度的一个算法。原理图如下: 该模型基于Transformer,根据之前的字符预测片段中的下一个字符:例如,使用x_1,x_2...x_n-1预测字符x_n,x_n之后的序列被mask。 论文中,使用64层模型,并仅限于处理512个字符(定长)这种相对较短的输入,因此,它将输入...
论文地址:https://arxiv.org/abs/1901.02860 摘要:Transformer 网络具有学习更长期依赖性的潜力,但这种潜力往往会受到语言建模中上下文长度固定的限制。因此,我们提出了一种叫做 Transformer-XL 的新神经架构来解决这一问题,它可以在不破坏时间一致性的情况下,让 Transformer 超越固定长度学习依赖性。具体来说,它是由片...
我们畅想了 Transformer-XL 的很多令人振奋的潜在应用,包括但不限于改进 BERT 等语言模型预训练方法,生成逼真的长篇文章,以及在图像和语音领域的应用,这也是长期依赖关系方面的重要领域。如需了解更多详情,请参阅我们的论文。 注:论文 链接 https://arxiv.org/abs/1901.02860 ...
Transformer-XL 在 vanilla Transformer 模型基础上改进,通过引入循环机制和注意力机制,允许模型学习长期依赖性, 有以下几点优势: 1. 解决长距离依赖问题 2. 解决segment间语义不完整问题 3. 解决计算慢的问题 按照论文的描述,TransformerXL学习的依赖关系比RNN长80%,比传统Transformer长450%,在短序列和长序列上都获得...