pytorch 中transformer-XL与transformer的不同

在 PyTorch 中，Transformer-XL 和 Transformer 是两种不同的模型架构，用于处理自然语言处理任务。

主要区别如下：

1. 位置编码：Transformer 使用固定的位置编码向量来表示输入序列中的每个位置，这些向量在模型训练过程中不会改变。而 Transformer-XL 提出了相对位置编码机制，通过使用相对位置关系来编码序列中的位置信息，可以更好地捕捉长距离依赖关系。

2. 循环结构：Transformer 模型是完全并行化的，每个位置的计算都只依赖于输入序列中的相应位置，没有任何顺序上的依赖关系。Transformer-XL 引入了循环结构，通过将前一层的隐藏状态作为当前层的输入来建立局部循环，从而增强了模型对长距离依赖关系的建模能力。

3. 训练过程：Transformer 模型使用标准的自回归训练方式，将输入序列按照时间步展开，逐步生成输出序列。而 Transformer-XL 提出了循环机制，通过将较长的序列划分为多个子序列进行训练，以减少内存消耗，并且引入了相对位置编码机制来处理较长序列的依赖关系。

总体而言，Transformer-XL 在处理长文本序列上具有优势，能够更好地捕捉长距离依赖关系，而 Transformer 在短文本序列上的表现相对较好。选择使用哪个模型取决于任务的需求和输入序列的长度。