Transformer-XL：超越固定长度上下文的注意力语言模型

"Transformer-XL 论文：Transformer-XL是Google推出的一种改进的Transformer模型，旨在解决传统Transformer在语言建模时固定长度上下文的限制，适用于语言模型、对话系统等任务。通过引入段级循环机制和创新的位置编码方案，Transformer-XL能学习更长期的依赖关系，同时保持时间连贯性，解决了上下文碎片化问题。相比RNNs，它可以捕捉到约80%更长的依赖关系，比标准Transformer长450%，在短序列和长序列上都有更好的性能，并且评估速度比标准Transformer快1,800+倍。此外，该模型还对Transformer的训练和推理效率进行了优化。" Transformer-XL的核心改进点在于两方面： 1. **段级循环机制（Segment-level Recurrence）**：传统的Transformer由于其自注意力机制的限制，无法处理超过固定长度的上下文信息。Transformer-XL通过引入段级循环，使得模型能够处理连续的多个上下文片段，每个片段内的信息可以通过循环机制传递到下一个片段，从而在不打断时间连贯性的前提下，捕获更长距离的依赖关系。 2. **创新的位置编码方案（Novel Positional Encoding Scheme）**：Transformer中的位置编码是用于指示序列中各个元素相对位置的关键因素。Transformer-XL改进了这一部分，设计了一种新的位置编码方法，允许模型在跨越多个片段时仍然能够正确地处理位置信息，避免了因片段分割导致的位置信息丢失。 Transformer-XL的这些改进带来了显著的优势： - **性能提升**：由于能够处理更长的依赖，Transformer-XL在各种语言建模任务中表现出色，无论是在短文本还是长文本上，其性能都优于RNNs和标准Transformer。 - **效率优化**：在评估阶段，Transformer-XL的速度显著加快，这使得它在实际应用中更具吸引力，尤其是在需要快速响应的对话系统或大规模文本理解任务中。 - **减少上下文碎片化**：通过段级循环，Transformer-XL解决了传统模型在处理长序列时可能出现的上下文碎片化问题，确保了模型对连续语境的连贯理解。 Transformer-XL是Transformer模型的一个重要进展，它在保留Transformer高效并行计算能力的同时，扩展了模型对长距离依赖的学习能力，这对于语言理解和生成任务具有重大意义，特别是在需要理解复杂、长篇幅文本的场景下。