三、Transformer-XL解析 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的缺点。与vanilla Transformer相比,Transformer-XL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。 3.1引入循环机制 与vanill...
基于代码分析Transformer xl实现 论文:Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context 代码:kimiyoung/transformer-xl (github.com) 理论部分: 和传统的注意力实现不一样的地方就在于他会将上一次的隐状态一起输入 代码分析:代码进行了简化,保留实现的主要逻辑 训练: model=MemTransformerLM(...
Transformer-XL通过设置memory-span使得当前max_len窗口中的每个token都能attention到前max_len个token,因此Transformer-XL在每前进一步时,只用计算当前位置的token的隐层表示,同时在更新梯度时,只更新当前窗口内的梯度(防止梯度bp的距离太远),从而实现了输出隐层表示的更长...
Transformer-XL通过设置memory-span使得当前max_len窗口中的每个token都能attention到前max_len个token,因此Transformer-XL在每前进一步时,只用计算当前位置的token的隐层表示,同时在更新梯度时,只更新当前窗口内的梯度,从而实现了输出隐层表示的更长上下文关联,和高效的编码速度。 Figure 2: Transformer-XL model with ...
transformer-xl中使用的相对位置编码 这里面,query中的一个位置m,拥有一个相对位置向量p_m; key中的一个位置n,拥有一个相对位置向量p_n。 更进一步,key ideas: 使用一个相对位置敏感的向量, 来代替绝对位置嵌入, 绝对位置编码向量p_m,被两个可训练的向量,u和v,代替,这两个u和v,和query 位置无关。
Shell | Transformer-xl代码的shell代码实现 实现网址:https://github.com/kimiyoung/transformer-xl/tree/master/pytorch 图中的.sh文件就是shell命令实现。可以从文件命名看出,中间段是对应的数据集,第三段是规格。我们点开一个看一下: #!/bin/bashif [[ $1 == 'train' ]]; then...
XL号的Transformer来了！近日，CMU和谷歌练手发布一篇论文，介绍了一种新的语言建模方法Transformer-XL。这里的XL，指的是extra long，意思是超长，表示Transformer-XL在语言建模中长距离依赖问题上有非常好的表现。同时，也暗示着它就是为长距离依赖问题而生。长距离依赖问题，是当前文本处理模型面临的难题，也是RNN...
5-8:[BERT来临]、[浅析BERT代码]、[ERNIE合集]、[MT-DNN(KD)] 9-12:[Transformer]、[Transformer-XL]、[UniLM]、[Mass-Bart] 感谢清华大学自然语言处理实验室对预训练语言模型架构的梳理,我们将沿此脉络前行,探索预训练语言模型的前沿技术,红框中为已介绍的文章,本期介绍的是Transformer-XL模型,欢迎大家留言...
近日,CMU和谷歌联手发布一篇论文,介绍了一种新的语言建模方法Transformer-XL。 这里的XL,指的是extra long,意思是超长,表示Transformer-XL在语言建模中长距离依赖问题上有非常好的表现。同时,也暗示着它就是为长距离依赖问题而生。 长距离依赖问题,是当前文本处理模型面临的难题,也是RNN失败的地方。
近日,CMU和谷歌联手发布一篇论文,介绍了一种新的语言建模方法Transformer-XL。 这里的XL,指的是extra long,意思是超长,表示Transformer-XL在语言建模中长距离依赖问题上有非常好的表现。同时,也暗示着它就是为长距离依赖问题而生。 长距离依赖问题,是当前文本处理模型面临的难题,也是RNN失败的地方。