Transformer-XL详解

小蓝 • 2024-12-02 20:34 • 编程

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。

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