Decoder&Only结构—TransformerXL

最新推荐文章于 2025-09-07 19:02:14 发布
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#人工智能 #深度学习 #自然语言处理

Decoder&Only结构—TransformerXL

Transformer模型自从提出以来，因其高效的并行计算能力和强大的长距离依赖建模能力，迅速成为自然语言处理（NLP）领域的主流架构。然而，标准的Transformer在处理非常长的文本时，存在着一些局限性，特别是在序列长度过长时，它的计算效率会显著下降。为了解决这个问题，Google提出了Transformer-XL，这是一种改进的Transformer架构，采用了Decoder&Only结构，能够有效地处理长序列数据并提高模型的效率。本文将深入探讨Transformer-XL的工作原理、优势以及它在Decoder&Only结构中的实现。

Transformer-XL概述

Transformer-XL（Transformer with Extra Long Context）是在标准Transformer的基础上进行改进的模型，它通过引入相对位置编码和段级记忆机制，解决了标准Transformer在处理长文本时的效率问题。Transformer-XL并不是完全颠覆原有的Transformer架构，而是在Decoder部分进行了优化，使得模型能够处理更长的输入序列，并在训练和推理时提高了效率。

Decoder&Only结构

与传统的Encoder-Decoder架构不同，Transformer-XL使用了Decoder&Only结构，即只使用了Transformer中的解码器部分来建模输入文本。这种架构的优势在于，它不仅能够捕捉长距离的上下文信息，还能通过记忆机制有效地提升长序列的建模能力。

在Decoder&Only结构中，Transformer-XL仅使用解码器来处理输入文本。具体来说，它通过引入历史状态信息（来自之前的序列）来辅助当前序列的生成，这使得模型能够记

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LLM都是Decoder only的架构原因解读
u013250861的博客
07-11 1177
总言之，decoder-only在参数量不太大时就更具有更强的zero-shot性能；而在大参数量的加持下，具有了泛化能力后、可以匹敌Decoder-only架构 finetuning的效果；在In Context的环境下、又能更好地做few-shot任务。，而encoder-decoder则需要在一定量的标注数据上做multitask finetuning才能激发最佳性能。论文最主要的一个结论是decoder-only模型。曾经在5B的参数量级下对比了两者性能。
深入理解Transformer结构与实现
u010355748的专栏
03-31 1238
Transformer模型是一种以注意力机制为核心，用于处理序列数据的神经网络架构。它和Attention机制一起在论文《Attention is All You Need》中被提出，并迅速成为自然语言处理（NLP）领域的基石技术。Transformer模型的主要优势在于其能够并行处理序列数据，从而大幅度提高训练效率，同时在多个NLP任务中取得了当时的最先进成果。Transformer模型采用了编码器-解码器（Encoder-Decoder）的架构，如下图。
Transformer-XL详解
qq_51302564的博客
06-13 2080
Vanilla Transformer是Transformer和Transformer-XL中间过度的一个算法 提出原因 为解决self.attention的n方复杂度，以及超长文本获取信息冗余问题，限制输入文本的长度，一般的Transformer在处理超长文本时，训练时segment分开，一个一个训练，预测时，segment步长为1进行移动，效率太低，故改进出了Transformer-XL 为啥叫Transformer-XL XL—>尺码中的XL，大，这个Transformer机...
Transformer-XL模型简单介绍
云隐雾匿的博客
06-22 2765
以自注意力机制为核心的 Transformer 模型是各种预训练语言模型中的主要组成部分。自注意力机制能够构建序列中各个元素之间的上下文关联程度，挖掘深层次的语义信息。然而，自注意力机制的时空复杂度为，即时间和空间消耗会随着输入序列的长度呈平方级增长。这种问题的存在使得预训练语言模型处理长文本的效率较低。传统处理长文本的方法一般是切分输入文本，其中每份的大小设置为预训练语言模型能够单次处理的最大长度（如512）。
transformer-xl
08-16 304
转载于:https://www.cnblogs.com/zhufz/p/11365149.html
transformer XL
weixin_43758551的博客
08-15 912
https://new.qq.com/omn/20190130/20190130A0IPM1.html https://blog.youkuaiyun.com/candy134834/article/details/86693757 https://blog.youkuaiyun.com/Magical_Bubble/article/details/89060213 模型特点 在 AI-Rfou 等人提出的vanil...
构建一个encoder-decoder模型，其中encoder和decoder都是使用transformerxl，写出示例代码
07-21
但是，请注意：标准的TransformerXL是一个decoder-only模型，所以我们将其作为decoder使用是自然的，但作为encoder使用则需要禁止未来的注意力（即使用全注意力，而不是像decoder那样使用掩码）。在TransformerXL中...
使用transfomers库实现encoder-decoder架构的，encoder和decoder都是transformerxl的，使用旋转位置编码的示例代码
07-21
但是，题目要求encoder和decoder都是transformerxl（即类似TransformerXL的结构，具有段循环机制和相对位置编码）。然而，RoPE并不是TransformerXL的原始部分。 因此，我们需要澄清：题目要求的“transformerxl”...
AI应用架构师用Transformer做消费趋势预测：实战案例与架构解析
最新发布
AI 算法实战派
09-07 799
预测某电商平台「户外露营装备」未来3个月的月销售额库存管理（提前备货/清仓）；营销策略（调整促销力度）；供应链优化（协调厂商生产）。输入（Src Seq）：过去12个月的多变量序列（共5个特征）：月度销售额（连续值）；用户月活（MAU，连续值）；促销活动次数（离散值，0-4次）；节假日天数（连续值，0-10天）；CPI（居民消费价格指数，连续值）。输出（Tgt Seq）：未来3个月的销售额（连续值）。特征工程优先。
Transformer-XL 模型详解
步入人工智能
05-27 2091
本内容主要介绍 Transformer-XL 模型 架构。
Transformer-XL 论文
01-28
这是google最新推出的语言模型，是对《Attention is what you need》中的Transformer的升级版，它可以用在语言模型、对话系统等任务中。
Transformer-XL模型：Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context
ACM_hades的博客
04-15 1553
参考链接 参考论文:https://arxiv.org/abs/1901.02860 参考博客:https://ai.googleblog.com/2019/01/transformer-xl-unleashing-potential 摘要 Transformer网络具有学习更长期依赖性的潜力，但这种潜力往往会受到上下文长度固定 的限制。因此，我们提出了一种叫做 Transformer-XL 的...
Transformer-XL：打破序列长度限制的Transformer模型
WeLearnNLP
03-11 2345
在自然语言处理领域中，序列模型是至关重要的一类模型，但是它们受到了序列长度的限制。在传统的循环神经网络（RNN）模型中，由于梯度消失或梯度爆炸的问题，只能处理较短的序列。为了克服这个问题，Attention机制被引入到了序列模型中，其中Transformer是最著名的例子。 但是，即使是Transformer，它也有一个长度限制。由于输入和输出是一次性给出的，因此Transformer不能处理超过固定长度的序列。为了克服这个问题，Dai等人提出了Transformer-XL，它能够处理超过固定长度的序列。
Transformer与Transformer-XL
上帝是个娘们的博客
04-16 1188
回顾Transformer 在NLP领域，对语言建模最常用的模型就是RNNS（包括LSTM），但是RNNS存在一些问题，比如学习长期依赖的能力很弱（LSTM语言模型平均只能建模200个上下文词语），而且学习速度也很慢。 在2017年，谷歌的一位学者提出了Transformer架构，其示意图如下图所示：Transformer不懂的可以看博客图解Transformer 虽然Transformer相比...
【深度学习·命运-36】Transformer--XL
m0_69378371的博客
12-09 1026
Transformer-XL是一个强大的Transformer变体，通过引入相对位置编码和片段级别的记忆机制，有效地扩展了处理长序列的能力。它不仅解决了标准Transformer在处理长时间依赖和大规模数据时的计算瓶颈，还提高了内存效率和计算效率。Transformer-XL在自然语言处理、机器翻译、音频处理等任务中表现出色，是深度学习领域中处理长序列数据的重要工具之一。
Transformer XL【详细解析】
keith66的博客
02-28 773
目前普遍认为，transformer存在如下局限性：1.输入序列定长，无法捕捉过长的依赖2.解码自回归过程仅仅考虑到了之前已经生成的信息，完成像单词填空类的任务效果可能不会那么好3.attention计算资源消耗过大，复杂度O(N^2)对于问题2，有bert类的架构；对于问题3，有一系列例如gMLP来简化attention操作，以减少计算资源消耗；而Transformer XL 致力于解决问题一,在正式介绍该模型之前，先引入。
详解Transformer-XL
qq_15821487的博客
08-27 508
序列模型捕获数据长期依赖的能力在任何NLP任务中都是至关重要的，LSTM通过引进门机制将RNN的长期依赖的捕获能力提升到200个左右，Transformer的提出则进一步提升了获长期依赖的能力，但是Transformer的捕获长期依赖的能力是无限长的吗？如果有一个需要捕获几千个时间片的能力的模型才能完成的任务，Transformer能够胜任吗？答案从目前Transformer的设计来看，它还是做不到。 这篇文章介绍的Transformer-XL（extra long）则是为了进一步提升Transformer
Transformer-XL 语言模型
qq_15821487的博客
08-17 579
Transformer 是 Google 提出的一种先进的 NLP 模型，在很多任务上都取得比传统 RNN 更好的效果。Transformer 使用了 Self-Attention 机制，让单词之间可以直接建立联系，因此编码信息和学习特征的能力比 RNN 强。但是 Transformer 在学习长距离依赖信息的能力仍然有一些限制，Transformer-XL 是一种语言模型，可以提高 Transformer 学习长期依赖信息的能力。 1. vanilla Transformer 在介绍 Transforme
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