总体来看,XLNet的核心要点包括三个方面:第一,巧妙地利用排列机制,提出了兼顾自回归和自编码语言模型优点,同时又摒弃二者缺陷的排列语言模型,实现了语言上下文依赖关系的建模,这也是XLNet的最大贡献;第二,借助Transform-XL分段递归和相对编码机制,使得模型能够接受不限长度的序列作为输入,大幅提升模型处理长文本的能力;第...
其实就是用来代替Bert的那个[Mask]标记的,因为XLNet希望抛掉[Mask]标记符号,但是比如知道上文单词x1,x2,要预测单词x3,此时在x3对应位置的Transformer最高层去预测这个单词,但是输入侧不能看到要预测的单词x3,Bert其实是直接引入[Mask]标记来覆盖掉单词x3的内容的,等于说...
总结一下XLNet做出的创新: XLNet提出了与Bert采取Denoising Autoencoder方式不同的新的预训练目标:Permutation Language Model。在自回归LM模式下,采取特殊机制,融入双向语言模型。这个是XLNet在模型角度比较大的创新,打开了NLP中两阶段模式的一个新思路。 引入了Transformer-XL:相对位置编码以及分段循环机制。实践证明这两点...
从上面可以发现,XLNet可以在预测York的使用利用New的信息,因此它能学到”New York”经常出现在一起而且它们出现在一起的语义和单独出现是完全不同的。 五、总结 XLNet 的成功来自于三点: 分布式语义假设的有效性,即我们确实可以从语料的统计规律中习得常识及语言的结构。 对语境更加精细的建模:从"单向"语境到"双向...
XLNet提出了双流自注意力来解决这个问题。 顾名思义,它包含两种自注意力。一个是content stream attention,它是Transformer中的标准自注意力。另一个是query stream attention。XLNet引入它来替换BERT中的[MASK] token。 例如,如果BERT想用上下文单词x1和x2的知识来...
XLnet是一个集合了目前两大预训练模型的优点,其效果自然不会差,目前其在各个任务中的表现都要优于BERT。 XLnet接过BERT的棒,把预训练模型再往前提升了一步。可以遇见,后续NLP预训练还会不断有新的模型出来。 总结 XLnet是BERT一种非常重要的改进,思想值得我们好好学习和研究,希望对你有所帮助。
首先，XLNet是一个类似BERT的模型，而不是完全不同的模型。但这是一个非常有前途和潜力的模型。总之，XLNet是一种通用的自回归预训练方法。那么什么是自回归（AR）语言模型？AR语言模型是一种利用上下文词来预测下一个词的模型。但是在这里，上下文词被限制在两个方向上，要么向前，要么向后。GPT和GPT-2都是自...
XLNet 是一个广义自回归预语言模型,它在 Transformer-XL 的基础上引入了排列语言模型(Permutation Language Model,以下简写 PLM),该方法可以很好解决自回归预编无法处理上下文建模的问题,最后用三倍于 BERT 的语料库进行预训练,并在 20 个 NLP 任务中屠榜。
XLNet是一种基于自回归预训练的通用模型,它通过最大化所有可能的因式分解顺序的对数似然来学习双向语境信息。XLNet的设计目的是通过排列组合获取上下文信息,以在不改变AR模型基本结构的条件下引入下文信息。它用自回归本身的特点克服了BERT的缺点,并融合了当前最优自回归模型Transformer-XL的思路。
XLNet 的核心思想是使用一个双向上下文模型进行训练，以最大化给定一组训练样本的条件概率。与其他自然...