Transformer-XL带来的提升包括:1. 捕获长期依赖的能力;2. 解决了上下文碎片问题(context segmentation problem);3. 提升模型的预测速度和准确率。 1. Transformer回顾 关于Transformer的详细介绍可以参考论文或者我之前的文章《详解Transformer(Attention is all you need)》。Transformer-XL的提出当然是为了对传统的...
总的来说TransformerXL对Transformer进行了一些调整,试图解决一些问题。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了更好的性能,并且在评估阶段比传统Transformer快1800+倍。 在XLnet中引入了Transformer-XL,获得了不错的效果。 总结 TransformerXL时Transforme...
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
在正式讨论 Transformer-XL 之前,我们先来看看经典的 Transformer(后文称 Vanilla Transformer)是如何处理数据和训练评估模型的,如图 1 所示。
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,...
当前SOTA!平台收录 Transformer-XL 共 4 个模型实现资源。 二、神经声学模型 1、EeSen Eesen框架简化了构建最优ASR系统的流程。声学建模包括使用RNN学习预测上下文无关目标(音素或字符),为了消除对预先生成的帧标签的需求,本文采用了CTC目标函数来推断语音和标签序列之间的对齐方式。Eesen的一个显著特征是基于带权有限...
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...
当前SOTA!平台收录 Transformer-XL 共 4 个模型实现资源。 二、神经声学模型 1、EeSen Eesen框架简化了构建最优ASR系统的流程。声学建模包括使用RNN学习预测上下文无关目标(音素或字符),为了消除对预先生成的帧标签的需求,本文采用了CTC目标函数来推断语音和标签序列之间的对齐方式。Eesen的一个显著特征是基于带权有限...
Transformer-XL通过引入可重复使用的记忆机制,解决了原始Transformer模型的上下文长度限制问题。 主要特点 更长的上下文依赖 记忆机制提高效率 4.4 T5(Text-to-Text Transfer Transformer) T5模型将所有NLP任务都视为文本到文本的转换问题。这种统一的框架使得在不同的任务之间转换变得非常容易。