Transformer-XL詳解

一、Transformer-XL簡介

Transformer-XL是一種基於transformer的語言模型，由Dai等人於2019年提出。

與普通的transformer語言模型相比，Transformer-XL推出了循環機制，並且引入了跨序列的記憶機制。

這些變化使得Transformer-XL能夠更好地處理長序列數據，如長篇小說和長時間序列數據等。

二、Transformer-XL的循環機制

Transformer-XL的循環機制被稱為segment-level recurrence。

傳統的transformer只能處理一定長度的輸入序列，因此很難處理超長序列，如長篇小說。

而Transformer-XL通過在相鄰的segment之間傳遞隱藏狀態和記憶來實現循環機制，避免了單一segment長度的限制。

這使得Transformer-XL能夠更好地處理長序列數據，從而提高了其語言建模的準確率。

三、Transformer-XL的跨序列記憶機制

除了循環機制，Transformer-XL還引入了跨序列的記憶機制。

傳統的transformer只能通過attention機制捕捉當前輸入序列中的信息，而 Transformer-XL允許模型在不同的段之間生成和查詢記憶。

這樣做的目的是為了捕捉長序列中的長距離依賴關係。

具體的實現方法是通過在每個segment的開始處緩存隱藏狀態和記憶，然後在後面的segment中使用這些緩存來進行language modeling任務中的信息傳遞。

四、Transformer-XL的代碼實現

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的應用場景

Transformer-XL在很多NLP任務中都表現出了比傳統transformer更優秀的結果。

尤其是在處理長篇小說和長時間序列數據等長序列數據時，Transformer-XL能夠更好地捕捉長距離依賴關係。

因此，在這些應用場景中，使用Transformer-XL進行語言建模可以提高模型的性能。