一、Transformer-XL简介
Transformer-XL是一种基于transformer的语言模型,由Dai等人于2019年提出。
与普通的transformer语言模型相比,Transformer-XL推出了循环机制,并且引入了跨序列的记忆机制。
这些变化使得Transformer-XL能够更好地处理长序列数据,如长篇小说和长时间序列数据等。
二、Transformer-XL的循环机制
Transformer-XL的循环机制被称为segment-level recurrence。
传统的transformer只能处理一定长度的输入序列,因此很难处理超长序列,如长篇小说。
而Transformer-XL通过在相邻的segment之间传递隐藏状态和记忆来实现循环机制,避免了单一segment长度的限制。
这使得Transformer-XL能够更好地处理长序列数据,从而提高了其语言建模的准确率。
三、Transformer-XL的跨序列记忆机制
除了循环机制,Transformer-XL还引入了跨序列的记忆机制。
传统的transformer只能通过attention机制捕捉当前输入序列中的信息,而 Transformer-XL允许模型在不同的段之间生成和查询记忆。
这样做的目的是为了捕捉长序列中的长距离依赖关系。
具体的实现方法是通过在每个segment的开始处缓存隐藏状态和记忆,然后在后面的segment中使用这些缓存来进行language modeling任务中的信息传递。
四、Transformer-XL的代码实现
import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn.modules.transformer import TransformerEncoder, TransformerDecoder
from torch.nn.modules.adaptive import AdaptiveLogSoftmaxWithLoss
class TransformerXL(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, d_model, d_inner, n_layers, n_heads, d_head, dropout):
super(TransformerXL, self).__init__()
self.word_emb = nn.Embedding(vocab_size, d_model)
self.pos_emb = PositionalEncoding(d_model, dropout=dropout)
self.dropout = nn.Dropout(dropout)
self.encoder = TransformerEncoder(
nn.TransformerEncoderLayer(d_model, n_heads, d_inner, dropout),
n_layers)
self.decoder = TransformerDecoder(
nn.TransformerDecoderLayer(d_model, n_heads, d_inner, dropout),
n_layers)
self.adaptive_softmax = AdaptiveLogSoftmaxWithLoss(
d_model, vocab_size, cutoffs=[4000, 20000, 200000])
def forward(self, src, trg, src_mask=None, trg_mask=None):
src_emb = self.word_emb(src)
src_emb = self.dropout(self.pos_emb(src_emb))
trg_emb = self.word_emb(trg)
trg_emb = self.dropout(self.pos_emb(trg_emb))
enc_output = self.encoder(src_emb, src_mask)
dec_output = self.decoder(trg_emb, enc_output, src_mask, trg_mask)
return dec_output
class PositionalEncoding(nn.Module):
def __init__(self, d_model, max_len=5000, dropout=0.1):
super(PositionalEncoding, self).__init__()
self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)
pe = torch.zeros(max_len, d_model)
position = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1)
div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-math.log(10000.0) / d_model))
pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
pe = pe.unsqueeze(0).transpose(0, 1)
self.register_buffer('pe', pe)
def forward(self, x):
x = x + self.pe[:x.size(0), :]
return self.dropout(x)
五、Transformer-XL的应用场景
Transformer-XL在很多NLP任务中都表现出了比传统transformer更优秀的结果。
尤其是在处理长篇小说和长时间序列数据等长序列数据时,Transformer-XL能够更好地捕捉长距离依赖关系。
因此,在这些应用场景中,使用Transformer-XL进行语言建模可以提高模型的性能。