上期我们了解到Transformer是有能力学习到文本的长时依赖的,但是我们也不能不注意到,Transformer的复杂度是O(n^2)。所以随着文本的加长,Transformer的速度会下降得很快,所以大部分预语言模型的输入长度是有限制的,一般是512,当超过512时,长时文本的依赖Transformer是捕捉不到的。本文就提出了一种网络结构Transformer-XL...
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。
在模型训练阶段,如图 2a所示,Transformer-XL会缓存前一个 Segment 的输出序列,在计算下一个 Segment 的输出时会使用上一个 Segment 的缓存信息,将前后不同 Segment 的信息进行融合,能够帮助模型看见更远的地方,建模更长的序列依赖能力,同时也避免了 context fragmentation 问题。 在模型评估阶段,如图 2b所示,Transform...
增加模型深度与宽度:通过增加Transformer层的数量和宽度来提升模型性能。 引入多任务学习:结合多种预训练任务进行训练,提高模型的泛化能力。 结语 Transformer-XL、Longformer与GPT作为深度学习中的三大预训练模型,各自在特定领域展现出了卓越的性能。通过深入理解其原理、模型结构、应用场景及改进技巧,我们可以更好地利用这...
一,Transformer-XL 论文:TRANSFORMER-XL: LANGUAGEMODELINGWITHLONGER-TERMDEPENDENCY GitHub:https://github.com/kimiyoung/transformer-xl Transformer模型在输入时采用的是固定长度序列输入,且Transformer模型的时间复杂度和序列长度的平方成正比,因此一般序列长度都限制在最大512,因为太大的长度,模型训练的时间消耗太大。
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
Transformer-XL 是 Google 在 2019 年提出的一种语言模型训练方法,为了解决 Transformer 长期依赖的问题,其论文是《Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context》。Transformer-XL 主要有两个创新点: 第一、提出了 Segment-Level Recurrence,在 Transformer 中引入了循环机制,在训练当前 se...
AI 前线导读:近日,谷歌联合 CMU 开源了一个名为 Transformer-XL 的语言模型,它是目前处理语言建模问题最先进的架构之一 Transformer 模型的第三代升级,不仅能够处理可变长度序列,并且在多个任务中刷新了当前的最好性能(推理速度快 300-1800 倍)。 2017 年 6 月,谷歌大脑在论文《Attention Is All You Need》中提...
领域:Transformer (decoder) 改进 【本文为速览笔记,仅记录核心思想,具体细节请看原文】 摘要:transformer 具有学习长期依赖的潜力,但在语言建模设置中受到固定context length的限制。我们提出了 Transformer XL,可以在不破坏时间一致性的前提下扩展context length。它由一种段级递归机制(segment-level recurrence mechanism...
Transformer-XL在各种主要的语言建模(LM)基准测试中获得新的最优(SoTA)结果,包括长序列和短序列上的字符级和单词级任务。实验证明, Transformer-XL 有三个优势: Transformer-XL学习的依赖关系比RNN长约80%,比vanilla Transformers模型长450%,尽管后者在性能上比RNN好,但由于固定长度上下文的限制,对于建模长期依赖关系...