这篇文章介绍的Transformer-XL(extra long)则是为了进一步提升Transformer建模长期依赖的能力。它的核心算法包含两部分:片段递归机制(segment-level recurrence)和相对位置编码机制(relative positional encoding)。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);...
隐藏状态的重用 在Transformer-XL中,每个段的隐藏状态不仅用于当前段的预测,还会被存储起来供后续的段使用。 这种状态重用机制使得模型在处理新段时可以利用之前段中的历史信息,而不需要重新计算这些信息。这大大减少了计算量,并提高了模型的效率。 image.png image.png image.png 2、Relative Positional Encodings 相...
transformer-xl中没有采用vanilla transformer中的将位置编码静态地与embedding结合的方式;而是沿用了shaw et al.2018的相对位置编码中通过将位置信息注入到求Attention score的过程中,即将相对位置信息编码入hidden state中。为什么要这么做呢?paper中给出的解释是:1) 位置编码在概念上讲,是为模型提供了时间线索或者说...
因此为了实现transformer-XL训练和长文本编码运用之间的等效表示,将绝对位置编码替换为以当前token为基准的相对位置编码Relative positional encodings。 绝对位置编码 - attention-score 相对位置编码 - attention-score 其中E,U,R,W分别表示token emb, absolute pos emb, relative pos emb, proj matrix,对于每个编码的t...
【NLP-16】Transformer-XL 回到顶部 目录 背景 vanilla Transformer Transformer-XL解析 总结 一句话简介:Transformer-XL架构在vanilla Transformer的基础上引入了两点创新:循环机制(Recurrence Mechanism)和相对位置编码(Relative Positional Encoding),以克服vanilla Transformer的长距离获取弱的缺点。
因此为了实现transformer-XL训练和长文本编码运用之间的等效表示,将绝对位置编码替换为以当前token为基准的相对位置编码Relative positional encodings。 绝对位置编码 - attention-score 相对位置编码 - attention-score 其中 分别表示token emb, absolute pos emb, relative pos ...
3.2 Transformer XL Transformer-XL的核心包括两部分:片段循环(segment-level recurrence)和相对位置编码(relative positional encoding) 3.2.1 Segment-Level Recurrence with State Reuse 在训练阶段,上一个segment的隐藏状态会被缓存下来,然后在计算当前段的时候再重复使用上一个segment的隐层状态。因为上个片段的特征在...
为了解决这些限制,谷歌提出一个新的架构:Transformer-XL,它使自然语言的理解超出了固定长度的上下文。 Transformer-XL由两种技术组成:片段级递归机制(segment-level recurrence mechanism)和相对位置编码方案(relative positional encoding scheme)。 论文:Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Cont...
2.2 相对位置编码(Relative Positional Encodings) 2.3 一个 trick 3. 补充 1 传统模型的做法 & 问题 传统Transformer 模型能处理的序列长度是固定的,由 attention 层的尺寸决定,必须将序列数据调整为此固定长度才能输入模型。其训练和推断过程一般如下图所示 ...
Transformer-XL 的工作机制 Transformer-XL 架构基于 Al-Rfou 等人提出的 vanilla Transformer,但引入了两点创新——循环机制(Recurrence Mechanism)和相对位置编码(Relative Positional Encoding),以克服 vanilla Transformer 的缺点。与 vanilla Transformer 相比,该架构的另一个优势是它可以被用于单词级和字符级的语言建模...