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Transformer-XL

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In diesem Artikel werden wir uns mit dem Transformer-XL-Modell beschäftigen, einem leistungsfähigen Sprachmodell, das die Grenzen von BERT und GPT überwindet.

Einführung

Der Transformer-XL wurde 2019 von Forschern der Carnegie Mellon University und Google AI vorgestellt. Das Modell wurde entwickelt, um die Einschränkungen von BERT und GPT zu überwinden, die nur eine begrenzte Anzahl von Token verarbeiten können. Der Transformer-XL ermöglicht die Verarbeitung viel längerer Textsequenzen und bietet eine bessere Leistung bei NLP-Aufgaben.

Relative Positional Encoding

Ein wichtiger Aspekt des Transformer-XL ist die relative Positional Encoding. Im Gegensatz zu den festen Positionseinbettungen von BERT und GPT verwendet der Transformer-XL relative Positionen, um die Beziehung zwischen Wörtern im Gesamtkontext besser zu kodieren. Dies ermöglicht es dem Modell, längere Textsequenzen zu verarbeiten und eine bessere Leistung bei NLP-Aufgaben zu erzielen.

Segment-level Recurrence

Ein weiterer wichtiger Aspekt des Transformer-XL ist die Segment-level Recurrence. Dieser Mechanismus ermöglicht es dem Modell, den Informationsfluss zwischen Wörtern innerhalb eines Segments sicherzustellen. Dies wird durch die Verwendung eines Rekursionsmechanismus auf Segmentebene erreicht, der den Informationsfluss zwischen den Wörtern innerhalb eines Segments sicherstellt.

XLNet

XLNet ist eine Erweiterung des Transformer-XL, die von der gleichen Forschergruppe entwickelt wurde. XLNet adressiert einige kritische Punkte von BERT, wie die "Unabhängigkeitsannahme" und "input noise". XLNet führt zwei Techniken ein, um diese Probleme zu lösen: Permutation Language Modeling und eine Erweiterung des Self-Attention-Mechanismus durch Hinzufügen eines zweiten Self-Attention-Streams.

Implementierung

Die Implementierung des Transformer-XL in PyTorch ist auf Github verfügbar. Die Implementierung umfasst die relative Multi-Head-Attention, die Feed-Forward-Netzwerke und die Transformer-XL-Layer.

Fazit

Der Transformer-XL ist ein leistungsfähiges Sprachmodell, das die Grenzen von BERT und GPT überwindet. Durch die Verwendung von relativen Positionen und Segment-level Recurrence kann das Modell längere Textsequenzen verarbeiten und eine bessere Leistung bei NLP-Aufgaben erzielen. Die Implementierung des Transformer-XL in PyTorch ist auf Github verfügbar.

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