标准Transformer以绝对位置编码来表示词汇的位置信息。这里的“绝对”即指词汇的位置编码代表的就是其在语句中的绝对位置。但是在分段处理模式下,每个片段都以独立方式处理,故都具有独立的位置索引。这样一来,绝对编码方式会导致我们不能区分不同片段内、处于相同位置词汇的先后顺序,例如,假设输入的完整语句“I have a ...
Transformer的问题是无论对于第几个片段,它们的位置编码 \mathbf{U}_{1:L} 都是一样的,也就是说Transformer的位置编码是相对于片段的绝对位置编码(absulate position encoding),与当前内容在原始句子中的相对位置是没有关系的。 2. 相对位置编码 最先介绍相对位置编码的是论文《self-attention with relative positi...
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...
但是在 Transformer-XL 中,每个片段都是用相同的位置编码会导致在重用过程中无法保证位置信息的一致性。 为了去避免这种情况,Transformer-XL 使用了相对位置信息编码的方式,从概念上来说,位置编码会为模型提供 token 相对顺序的线索。为了达到同样的目的,Transformer 在计算当前位置隐向量时,考虑和它存在依赖的 token 的...
Transformer-XL主要是针对长文本问题提出了两点改进,一是对分段文本进行编码时,加入相连的上一段的编码信息(这一改进其实可以用在其他模型中,并不是Transformer这一结构特有的改进);二是对Transformer使用的位置编码进行改进,因为Transformer使用的是绝对位置编码,所以当对文本进行分段处理之后,绝对位置编码就会出现问题,故...
的情景,传统方法中相邻两个 segment 的绝对位置编码为 0 1 2 3 0 1 2 3 如果维持位置编码不变,当通过绿线(缓存)构造跨 segment 序列时会出现重复的绝对位置编码,误导模型 如果每次构造好长 为了构造一致的位置编码,作者提出以 “当前要预测的 token(即生成 query 的 token)位置” 为原点构造相对位置编码,这...
Transformer-XL中相对位置编码: 位置编码为模型提供时间线索和收集信息的偏差。U是绝对位置编码,E是单词嵌入,在transformer中是直接将两者相加。不同段落输入时词嵌入向量不同,但是位置编码都是相同的,这就导致不同段落之间的位置关系不能区分,缓存机制不能建立时间的统一性,不能保持位置信息一致性。 q向量去注意k向量...
Transformer-XL在传统Transformer的基础上引入了段间循环机制和相对位置编码,旨在解决长文本处理中的上下文碎片化问题。通过缓存前一个段的隐藏状态,Transformer-XL能够利用这些状态来增强当前段的表示,从而实现跨段的语义联系。 创新点: 段间循环机制:通过缓存前一个段的隐藏状态,并将其作为当前段的额外输入,实现了跨段...
使用绝度位置编码,计算query $q_i$和key $k_j$之间的attention score,$$\begin{equation}\begin{aligned}A_{i,j}^{abs}&=(E^T_{x_i}+U^T_i)W^T_q((E^T_{x_j}+U^T_j)W_k^T)^T\\&=(E^T_{x_i}+U^T_i)W^T_qW_k(E_{x_j}+U_j)\\&=\underbrace{E^T_{x_i}W^T_...