Transformer-XL 与传统的 Transformer 相比有哪些优势？

Transformer-XL 相对于传统的 Transformer 有以下优势：

1. 更长的上下文记忆能力：传统的 Transformer 在处理长文本时，由于输入序列长度的限制，只能考虑到有限的上下文信息。而 Transformer-XL 通过引入“相对位置编码”和“循环机制”，使得模型可以在不增加计算量的情况下，有效地扩展上下文记忆能力。

2. 更好的语言建模效果：Transformer-XL 在训练时采用了“循环机制”，使得模型可以在每个时间步上都利用之前的所有信息，从而更好地捕捉序列中的长期依赖关系。此外，Transformer-XL 还采用了“相对位置编码”，使得模型可以更好地处理序列中的位置信息，从而进一步提升了语言建模效果。

3. 更高的计算效率：传统的 Transformer 在处理长序列时，由于需要将所有位置的信息都输入到模型中，导致计算量非常大。而 Transformer-XL 通过引入“循环机制”和“相对位置编码”，使得模型可以在不增加计算量的情况下，有效地扩展上下文记忆能力，从而提高了计算效率。