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()forbatch,(data,target,seq_...
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 echo 'Run training.....
为了能够更加完美的解决输入长度限制的问题,Zihang Dai和Zhilin Yang等六名来自CMU和谷歌的学者于2019年1月和6月先后提出Transformer-XL和XLNet两个基于Transformer的模型:前者围绕Transformer无法接受变长输入序列这一具体问题,提出了一系列改进;而后者则是基于Transformer-XL探索得到的有益成果,构造的一个完整的预训练模型...
。这种实现方法虽然效果相同,但是没有达成节省显存的效果 由于以上原因,有些借用 Transformer-XL 作为 backbone 的方法中训练阶段不进行缓存,仅在测试时缓存(如 gato 和 DB1)以扩展等效上下文长度并加速推断过程 推断阶段:仍然是每个 step 右移一位做 AutoRegress,输入序列长度也仍然是模型的固定长度 ,区别在于计算 ...
更重要的是,我们展示了使用相对位置而不是用绝对位置进行编码的必要性,因为这样做可以在不造成时间混乱的情况下实现状态的重复使用。因此,作为额外的技术贡献,我们引入了简单但有效的相对位置编码公式,它可以泛化至比在训练过程中观察到的长度更长的注意力长度。 Transformer-XL 对从单词级到字符集的五个语言数据集上...
如上图所示,在TransformerXL采用了不同的策略,在训练过程中,对上一个segment计算的隐藏状态序列进行固定和缓存,并在模型处理下一个新的segment时对其进行利用。在评估阶段,可以重用前面部分的表示,而不是像传统模型那样从头开始计算,这样可以提高速度。 3 TransformerXL Recurrence机制 那么,上述的机制细节如何实现的呢?
以往的 Transformer 网络由于受到上下文长度固定的限制,学习长期以来关系的潜力有限。本文提出的新神经架构 Transformer-XL 可以在不引起时间混乱的前提下,可以超越固定长度去学习依赖性,同时还能解决上下文碎片化问题。 语言建模需要对长期依赖性进行建模,它成功应用了无监督的预训练方法 (Peters et al., 2018; Devlin et...
以往的 Transformer 网络由于受到上下文长度固定的限制,学习长期以来关系的潜力有限。本文提出的新神经架构 Transformer-XL 可以在不引起时间混乱的前提下,可以超越固定长度去学习依赖性,同时还能解决上下文碎片化问题。 语言建模需要对长期依赖性进行建模,它成功应用了无监督的预训练方法 (Peters et al., 2018; Devlin et...
论文:TRANSFORMER-XL: ATTENTIE LANGUAGE MODELS BEYOND A FIXED-LENGTH CONTEXT 论文地址:https://arxi.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...
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...