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...
在Transformer XL中,自注意力机制进行了修改,加入了循环机制,这使得模型能够处理比训练时使用的最大序列长度更长的序列。 Transformer XL中的循环机制基于一种称为“段级循环”的技术。在这种技术中,输入序列被分割成固定长度的段,每个段的隐藏状态会传递到下一个段。这使得自注意力机制能够关注输入序列的前几段内容...
Transformer-xl: Attentive language models beyond a fixed-length context.ACL 2019 其是对Transformer架构的改造。 Transformer-XL 使学习依赖性超过固定长度而不破坏时间连贯性(450% longer than vanilla Transformers).它由段级递归机制和新颖的位置编码方案组成.其中...
图2 Transformer-XL的训练和评估阶段 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。举个例子,假设Trans...
Transformer-XL通过解决长依赖问题和上下文碎片问题,实现了对原始Transformer的显著改进。其性能超越了LSTM,且在长短序列中均表现出色,预测速度大幅提升。本文将深入解析Transformer-XL的工作原理,探讨其在实际应用中的优势,并分享一些实践经验。
🤖Transformer-XL,一个由Google AI在2019年提出的创新模型,专为解决标准Transformer在处理长序列时的局限性而设计。它通过引入片段级递归机制和相对位置编码,显著提升了语言建模和序列任务的效果。🚀核心创新点: 片段级递归机制:通过缓存前一片段的隐藏状态,为当前片段提供上下文,实现跨片段的长距离依赖建模。
TransformerXL是一种旨在提升序列模型捕获长期依赖能力的模型，它通过片段递归机制和相对位置编码机制对传统Transformer进行了改进。以下是关于TransformerXL的详解：1. 片段递归机制 定义：该机制允许模型重用上一个片段的隐层状态。 作用：通过重用隐层状态，模型能够更有效地捕获长期依赖，即模型在处理当前片段...
XL号的Transformer来了！近日，CMU和谷歌练手发布一篇论文，介绍了一种新的语言建模方法Transformer-XL。这里的XL，指的是extra long，意思是超长，表示Transformer-XL在语言建模中长距离依赖问题上有非常好的表现。同时，也暗示着它就是为长距离依赖问题而生。长距离依赖问题，是当前文本处理模型面临的难题，也是RNN...
Transformer家族2 -- 编码长度优化(Transformer-XL、Longformer) 1背景 NLP中经常出现长程依赖问题,比如一个词语可能和它距离上千位置的另一个词语有关系。长程关系的建立十分困难。常见序列结构模型都有一些难点,如下。在RNN中,由于反向传播梯度衰减和梯度爆炸...。 LongFormer通过降低attention计算所需内存和算力,来实...