transformer-xl小tricks

回答: Transformer-XL是一种改进的Transformer模型，它在处理语言模型任务时引入了一些小技巧。这些小技巧旨在提高模型的效率和性能。其中一项技巧是使用多个损失函数来改善模型的训练速度和性能。另外，Transformer-XL还增加了更多的层来提高模型的表现，最多可以达到64层。相比之下，传统的Vanilla Transformer模型在计算量和记忆性方面存在一些缺点。[2][3] 通过这些小技巧，Transformer-XL能够在处理语言模型任务时更加高效和有效地利用上下文信息。