XLNet 是一个类似 BERT 的模型,而不是完全不同的模型。总之,XLNet是一种通用的自回归预训练方法。它是CMU和Google Brain团队在2019年6月份发布的模型,最终,XLNet 在 20 个任务上超过了 BERT 的表现,并在 18 个任务上取得了当前最佳效果(state-of-the-art),包括...
这里对传统的AR和AE模型简单总结一下,AR模型是生成式模型,是单向的;AE模型是判别式模型,是双向的。鉴于传统的AR模型和AE模型自身的优点和缺点,XLNet期望能够融合两者的优点同时又避免两者的缺点,这就是XLNet的设计思路。 整体上XLNet是基于AR模型的建模思路设计的,同时避免了只能单向建模的缺点,因此它是一种能看得见...
在XLNet模型中没有使用MLM模型,这克服了BERT模型的微调不匹配问题。由于XLNet模型本身是自回归模型,所以不存在BERT模型的独立性假设问题。从效果上看,XLNet模型比BERT模型效果好,而且优势很大,尤其在问答、自然语言推理、情感分析和文档排序等任务中。 XLNet模型中最大体量的XLNet-Large模型,参照了BERT-Large模型的配置,...
通过最大化多种排列的相似概率,XLNet 能够捕捉上下文中过去和未来 token 的关系。这种方法使 XLNet 能够更有效地对双向依赖关系进行建模,因为它不假设单词之间的独立关系,从而比依赖掩码 token 的模型(如 BERT)更加灵活。 例如,在句子 “The cat sat on the mat” 中,XLNet 不会总是以从左到右的顺序预测下一...
基于AR语言模型的最新进展,XLNet在预训练中融入了Transformer-xl的片段循环机制及相对位置编码,提升了任务地效果,特别是对比较长的文本。 直接将Transformer或者Transformer-xl应用于重排列的语言模型效果不好,目标也比较模糊,所以XLNET重新调整了Transformer(-XL)使模糊性消除。
XLNet的架构基于Transformer-XL模型,这是原始Transformer模型的扩展。Transformer-XL模型引入了递归机制和相对位置编码的概念,以处理文本中的长依赖关系。XLNet将这些特性融入其架构,使其能够比其他Transformer模型更有效地处理长文本序列。 XLNet中的递归机制使其能够保持前段文本的记忆,从而理解长序列中单词的上下文。而相对...
【资料领取】论文+代码文件较大,需要的同学点击链接加我↓私发给你:https://dnu.xet.tech/s/Xq4b0论文名称:《XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding》论文摘要:本文提出的XLNet是一种广义的自回归(AR)方法,它利用了 AR 语言建模和
XLNet 是一种自回归语言模型,采用通用的自回归预训练方法,旨在提高语言理解能力。与传统的自编码语言模型相比,XLNet 通过对整个句子进行建模,而不是仅仅基于左侧或右侧的信息来预测下一个单词。这使得 XLNet 在处理自然语言任务时具有更强的泛化能力。XLNet 的预训练过程分为两步:无监督预训练和有监督微调。在无监督...
探索深度序列理解的创新之作：XLNet模型详解 Transformer-XL模型的出现，就像为长文本处理领域吹进了一股新风。它通过引入循环机制，将文本分割成可管理的段落，巧妙地存储前文信息，利用Query和Key编码机制，取代绝对位置编码，让模型能够捕捉不同距离的依赖关系，这对于理解长距离文本至关重要。XLNet，一个...
XLNet模型支持多种任务的微调。如文本分类任务可基于此模型微调。情感分析也能借助XLNet的编码结构。序列标注任务同样可利用该模型。 模型的预训练数据来源广泛。涵盖多种领域文本以提升泛化能力。预训练阶段学习到通用语言特征。微调阶段根据具体任务调整参数。模型的计算资源需求受层数等因素影响。更大的模型规模需要更多...