Transformer-XL：超越固定长度上下文的注意力语言模型

"Transformer-XL是针对语言模型的深度学习架构，旨在解决Transformer在处理长序列时固定长度上下文的问题，通过引入段级循环机制和新颖的位置编码方案，实现了对更长期依赖的学习，同时保持了时间连贯性。" Transformer-XL论文详细探讨了Transformer模型在语言建模中的局限性，主要在于其固定长度上下文限制，这使得模型难以捕捉到超出该范围的长期依赖关系。为了解决这个问题，研究者提出了Transformer-XL这一新架构。Transformer-XL的核心创新包括两个关键部分： 1. **段级循环机制（Segment-Level Recurrence Mechanism）**：与传统的循环神经网络（RNN）不同，Transformer-XL不再局限于单步的前向传递。它将输入序列分成多个连续的片段，并在片段间建立联系，允许信息跨片段传播，从而实现对长序列的记忆。这种设计避免了完全重计算整个历史序列，提高了效率。 2. **新颖的位置编码方案（Novel Positional Encoding Scheme）**：Transformer模型原始的位置编码在固定长度内有效，而Transformer-XL提出了一种新的位置编码方法，能够适应更长的序列，并且能处理跨越多个片段的位置信息。这确保了模型在处理长序列时仍然可以正确地理解序列顺序。 通过这些改进，Transformer-XL在保留Transformer模型并行计算优势的同时，显著提升了处理长序列的能力。实验结果显示，Transformer-XL相比RNN模型，能学习到的长期依赖关系长80%，相比标准Transformer则长450%。在各种序列长度的任务上，Transformer-XL都表现出了优越的性能。此外，由于其高效的评估过程，Transformer-XL在评估阶段的速度比标准Transformer快1,800多倍。 在实际应用中，Transformer-XL的这些提升意味着它可以更有效地应用于如机器翻译、文本生成、情感分析等需要理解和处理长依赖关系的任务。它不仅提高了模型的性能，而且优化了计算效率，对于大规模语言模型的训练和部署具有重要意义。Transformer-XL的成功改进了当时的最佳结果，降低了每词交叉熵（bpc）和困惑度（perplexity），进一步推动了自然语言处理领域的进步。