为了克服这些限制,文章提出了xLSTM模型,它引入了指数门控和矩阵记忆等新技术,以提升LSTM的性能,使其在语言建模等任务中能够与Transformer等先进技术相媲美。 xLSTM xLSTM(Extended Long Short-Term Memory)是对传统LSTM的一种扩展,旨在解决LSTM在处理大模型时遇到的一些限制,如下图所示: xLSTM通过引入两个主要的改进...
长短期记忆网络(LSTM)是一种特殊的循环神经网络(RNN)架构,旨在解决传统RNN在处理长序列数据时的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM通过引入记忆单元(cell state)和门控机制(gate mechanism),能够更好地捕捉和保留长距离依赖关系。 LSTM的基本结构包括一个记忆单元和三个门:输入门、遗忘门和输出门。这些门用于控制信息在LST...
合成任务和长距离竞技场:测试了xLSTM在处理形式语言和长序列任务上的能力。 方法比较和消融研究:在SlimPajama数据集上训练并比较了xLSTM和其他方法的性能。 大型语言模型:在更大的数据集上训练xLSTM,并评估其作为大型语言模型的潜力。 相关工作 线性注意力:讨论了几种旨在降低Transformer注意力机制复杂度的方法。 状态...
Transformer模型自从提出以来,就以其独特的架构和优异的性能在自然语言处理(NLP)领域产生了深远的影响。以下是对其创新点及影响的详细讨论。 与RNN和LSTM的对比 并行化能力:与循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)相比,Transformer的最大优势之一是其能够实现序列处理的并行化。RNN和LSTM由于其循环依赖的特性,必须按...
深度学习中的模型架构详解:RNN、LSTM、TextCNN和Transformer @[TOC] 在自然语言处理(NLP)领域,模型架构的不断发展极大地推动了技术的进步。从早期的循环神经网络(RNN)到长短期记忆网络(LSTM)、再到卷积神经网络(TextCNN)和Transformer,每一种架构都带来了不同的突破和应用。本文将详细介绍这些经典的模型架构及其在PyT...
深度学习的出现颠覆了NLP领域。随着基于LSTM和Transformer的语言模型的发明,解决方案通常包括向模型抛出一些高质量的数据,并对其进行训练以预测下一个单词。 从本质上讲,这就是GPT模型正在做的事情。GPT模型总是被不断训练来预测给定句子前缀的下一个单词(标记)。
但是我实际测试效果并不好，直到2022年3月Google研究团队和瑞士AI实验室IDSIA提出了一种新的架构，称为Block Recurrent Transformer [2]。从名字中就能看到，这是一个新型的Transformer模型，它利用了lstm的递归机制，在长期序列的建模任务中实现了显著改进。在介绍它之前，让我们简要讨论与LSTMS相比，Transformer的优势和...
Transformer模型是由Google的研究人员在2017年的论文《Attention is All You Need》中首次提出的。这一模型标志着自然语言处理领域的一个重大转折点,因为它完全摒弃了之前广泛使用的循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)架构,转而全面采用注意力机制(Attention Mechanism)来处理序列数据。这种独特的设计让Transformer模...
近期,Hochreiter在arXiv平台发表论文,推出了一款新型的XLSTM(扩展LSTM)架构,有效克服了传统LSTM互联网结构“仅能按时间顺序处理信息”的局限性,有望挑战当前热门的Transformer架构。
espnet中的transformer和LSTM语言模型对比实验 espnet所有的例子中语言模均默认是LSTM,这里我以aishell为例,epoch设置为20,batchsize=64。 LSTM结构配置: LSTM结果: 将语言模型换为transformer。transformer结构配置: transformer结果: 实验结论: transformer语言模型的loss确实比lstm要小,但由于语言模型序列信息是非常重要的...