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...
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...
简介:Transformer-XL是一种改进的Transformer架构,解决了原始Transformer在处理长序列时遇到的上下文限制问题。通过引入分段循环机制和相对位置编码,Transformer-XL能够在不牺牲计算效率的情况下,扩展模型的上下文长度,从而在处理长文本序列时获得更好的性能。本文将简要介绍Transformer-XL的原理、优势以及在实际应用中的效果。
【2】代码:https://github.com/kimiyoung/transformer-xl 【3】英文参考:https://www.lyrn.ai/2019/01/16/transformer-xl-sota-language-model 【4】Transformer-XL解读(论文+ PyTorch源码):https://blog.csdn.net/magical_bubble/article/details/89060213...
一、Transformer-XL:超越固定长度上下文的注意力语言模型 原理与模型结构:Transformer-XL(Extra Long)旨在解决传统Transformer模型在处理长文本时遇到的上下文碎片化问题。它通过引入Segment-Level循环机制和相对位置编码两大创新技术,实现了对更长序列的建模能力。在Segment-Level循环机制中,Transformer-XL能够缓存前一个Segment...
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,它可以在不破坏时间一致性的情况下,让 Transformer 超越固定长度学习依赖性。具体来说,它是由片段级的循环机制和全新的位置编码策略组成的。我...
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,欢迎大家留言讨论交流。
当前SOTA!平台收录 Transformer-XL 共 4 个模型实现资源。 二、神经声学模型 1、EeSen Eesen框架简化了构建最优ASR系统的流程。声学建模包括使用RNN学习预测上下文无关目标(音素或字符),为了消除对预先生成的帧标签的需求,本文采用了CTC目标函数来推断语音和标签序列之间的对齐方式。Eesen的一个显著特征是基于带权有限...
在这个教学视频中,我们深入探索了Transformer XL模型——一种先进的自然语言处理技术,旨在克服传统Transformer模型在处理长序列数据时的限制。通过本视频,你将了解到Transformer XL如何通过引入相对位置编码和段级重复利用机制,显著提高对长距离依赖关系的处理能力。我