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...
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...
我们将 Transformer-XL 在多种数据集上建立字级别和词级别的语言建模以便与最先进的系统进行比较,包括 WikiText-103(Merity 等,2016),enwik8(LLC,2009),text8(LLC,2009),One Billion Word(Chelba 等,2013)和 Penn Treebank(Mikolov 和 Zweig,2012)。 表1: 比较 WikiText-103 上的 SoTA 结果。$\diamond$ ...
1. Transformer-XL的由来 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将,如图1所示。 图1 Vanilla Transformer 训练和评估阶段 在数据处理方面,给定一串较长的文本串,Vanilla Transformer会按照固定的长度(比如512),直接将该文本串进行划分成若...
Transformer-XL不足 & 与BERT对比 XLNet 自回归语言模型AR & 自编码语言模型AE 自回归语言模型(Autoregressive LM) 自编码语言模型(Autoencoder LM) Permutation Language Modeling 双流自注意力 与Transformer-XL的结合 多个Segments的输入 实验结果 大家好,这是NLP系列之预训练模型的第二篇,其它两篇请看: ZHOU-JC...
Infini-Transformer在处理输入时,是在 Segment-level 上进行流式计算,滑动窗口是是固定size的;在32k、5k上训练,infer时刻意外推到1M。 关于“Segment”的概念,可以参考19.1发表的Transformer-XL。 3、Kimi总结版 Infini-Attention是论文中提出的一种新型注意力机制,旨在解决Transformer模型在处理极长输入序列时遇到的内存...
Transformer-XL Experiment 实验部分是对基于Transformer-XL的语言模型进行评估,分为字符级和词级。评价指标分别是bpc(每字符位数)和PPL(困惑度),越小越好。enwiki8和text8用的是bpc。Transformer-XL在多个语言模型基准测试中实现了最先进的结果。 Transformer-XL第一个在char级语言模型基准enwiki8上突破1.0。 去除实验...
transformer-xl 主要是针对于原始的transformer的对于超长序列建模能力受限的问题提出的。 在基于LSTM的模型中,为了建模长距离依赖,提出了门控机制和梯度裁剪,目前经验上可以编码的最长距离在200左右。而transformer本身直接对所有历史序列进行建模,不存在lstm中的长距离梯度依赖消失的问题。然而,原始的transformer的计算的空间...
由于不需要重复计算,Transformer-XL在语言建模任务的评估期间比vanilla Transformer快1800+倍。 由于建模长期依赖关系的能力,Transformer-XL在长序列上具有更好的困惑度(Perplexity, 预测样本方面更准确),并且通过解决上下文碎片化问题,在短序列上也具有更好的性能。
Transformer-XL 我们先来看看Transformer-XL。它是由卡内基梅隆大学和谷歌人工智能公司的研究人员于 2019 年推出的。虽然他们称赞 Transformers 可以捕捉长期依赖关系,但研究人员批评说,这些模型只能在有限的范围内捕捉长期依赖关系。对于 BERT 和 GPT 而言,有 512 或 1024 个标记的限制。