论文阅读 | Transformer-XL: Attentive Language Models beyond a Fixed-Length Context

 

0 简述 

Transformer最大的问题:在语言建模时的设置受到固定长度上下文的限制。

本文提出的Transformer-XL,使学习不再仅仅依赖于定长,且不破坏时间的相关性。

Transformer-XL包含segment-level 循环机制和positional编码框架。不仅可以捕捉长时依赖,还可以解决上下文断片问题 fragmentation problem。可以学到比RNNs长80%的依赖,比vanilla Transformers长450%。在长短序列上都取得了更好的结果。与vanilla Transformer相比,Transformer-XL的另一个优势是它可以被用于单词级和字符级的语言建模。

 

以下均以Transformer为基础, 回顾Transformer:

 

1 vanilla Transformer

Transformer-XL基于该模型改进。该模型基于Transformer,根据之前的字符预测片段中的下一个字符:例如,使用x1 x2 ... xn-1 预测字符xn,xn之后的序列被mask

论文中,使用64层模型,并仅限于处理512个字符(定长)这种相对较短的输入,因此,它将输入分成段,分别从每个段中进行学习,如下图所示。在测试阶段如需处理较长的输入,该模型会在每一步中将输入向右移动一个字符,以此实现对单个字符的预测。

该模型在常用的数据集如enwik8和text8上的表现比RNN模型要好,但它仍有以下3个缺点: 

a. 上下文长度受限:字符之间的最大依赖距离受输入长度的限制,模型看不到出现在几个句子之前的单词。

b. 上下文碎片:对于长度超过512个字符的文本,都是从头开始单独训练的。段与段之间没有上下文依赖性,会让训练效率低下,也会影响模型的性能。

c. 推理速度慢:在测试阶段,每次预测下一个单词,都需要重新构建一遍上下文,并从头开始计算,这样的计算速度非常慢。

 

2 Transformer-XL:循环机制

与vanilla Transformer的基本思路一样,Transformer-XL仍然是使用分段的方式进行建模,但其与vanilla Transformer的本质不同是在于引入了段与段之间的循环机制,使得当前段在建模的时候能够利用之前段的信息来实现长期依赖性。如下图所示:

在训练阶段,处理后面的段时,每个隐藏层都会接收两个输入:

  1. 该段的前面隐藏层的输出,与vanilla Transformer相同(上图的灰色线)。
  2. 前面段的隐藏层的输出(上图的绿色线),可以使模型创建长期依赖关系。

这两个输入会被拼接,然后用于计算当前段的Key和Value矩阵。对于某个段的某一层的具体计算公式如下:
 

其中,τ表示第几段,n表示第几层,h表示隐层的输出。SG(⋅)表示停止计算梯度,[hu∘hv]表示在长度维度上的两个隐层的拼接,W是模型参数。乍一看与Transformer中的计算公式很像,唯一关键的不同就在于Key和Value矩阵的计算上,即knτ+1和vnτ+1,它们基于的是扩展后的上下文隐层状态n−1τ+1进行计算,hn−1τ是之前段的缓存。

原则上只要GPU内存允许,该方法可以利用前面更多段的信息,测试阶段也可以获得更长的依赖。

在测试阶段,与vanilla Transformer相比,其速度也会更快。在vanilla Transformer中,一次只能前进一个step,并且需要重新构建段,并全部从头开始计算;而在Transformer-XL中,每次可以前进一整个段,并利用之前段的数据来预测当前段的输出。

3 Transformer-XL:相对位置编码

 

在Transformer中,一个重要的地方在于其考虑了序列的位置信息。在分段的情况下,如果仅仅对于每个段仍直接使用Transformer中的位置编码,即每个不同段在同一个位置上的表示使用相同的位置编码,就会出现问题。比如,第i−2段和第i−1段的第一个位置将具有相同的位置编码,但它们对于第i段的建模重要性显然并不相同(例如第i−2段中的第一个位置重要性可能要低一些)。因此,需要对这种位置进行区分。

论文对于这个问题,提出了一种新的位置编码的方式,即会根据词之间的相对距离而非像Transformer中的绝对位置进行编码。在Transformer中,第一层的计算查询qTi和键kj之间的attention分数的方式为:

其中,Exi是词i的embedding,Exj是词j的embedding,Ui和Uj是位置向量,该公式实际上是(Wq(Exi + Ui)) T · (Wk(Exj + Uj))的展开,就是Transformer中的标准格式。

 

在Transformer-XL中,对上述的attention计算方式进行了变换,转为相对位置的计算,而且不仅仅在第一层这么计算,在每一层都是这样计算。

对比来看,主要有三点变化:

  1. 在(b)和(d)这两项中,将所有绝对位置向量Uj都转为相对位置向量Ri−j,与Transformer一样,这是一个固定的编码向量,不需要学习。

  2. 在(c)这一项中,将查询的UTiWTq​ 向量转为一个需要学习的参数向量u,因为在考虑相对位置的时候,不需要查询的绝对位置i,因此对于任意的i,都可以采用同样的向量。同理,在(d)这一项中,也将查询的UTiWTq向量转为另一个需要学习的参数向量v。

  3. 将键的权重变换矩阵Wk转为Wk,E和Wk,R,分别作为content-based key vectors和location-based key vectors。

* 从另一个角度来解读这个公式的话,可以将attention的计算分为如下四个部分:

  1. 基于内容的“寻址”,即没有添加原始位置编码的原始分数。
  2. 基于内容的位置偏置,即相对于当前内容的位置偏差。
  3. 全局的内容偏置,用于衡量key的重要性。
  4. 全局的位置偏置,根据query和key之间的距离调整重要性。

 

4 Transformer-XL:整体计算公式

结合上面两个创新点,将Transformer-XL模型的整体计算公式整理如下,这里考虑一个N层的只有一个注意力头的模型:

 

  

5 总结

1. 模型特点

在 AI-Rfou 等人提出的vanilla Transformer上做了两点创新:

  1. 引入循环机制(Recurrence Mechanism)
  2. 相对位置编码(Relative Positional Encoding)

2. 优点

  1. 在几种不同的数据集(大/小,字符级别/单词级别等)均实现了最先进的语言建模结果。
  2. 结合了深度学习的两个重要概念——循环机制和注意力机制,允许模型学习长期依赖性,且可能可以扩展到需要该能力的其他深度学习领域,例如音频分析(如每秒16k样本的语音数据)等。
  3. 在inference阶段非常快,比之前最先进的利用Transformer模型进行语言建模的方法快300~1800倍。
  4. 有详尽的源码!含TensorFlow和PyTorch版本的,并且有TensorFlow预训练好的模型及各个数据集上详尽的超参数设置。

3. 不足

  1. 尚未在具体的NLP任务如情感分析、QA等上应用。
  2. 没有给出与其他的基于Transformer的模型,如BERT等,对比有何优势。
  3. 在Github源码中提到,目前的sota结果是在TPU大集群上训练得出,对于我等渣机器党就只能玩玩base模式了。

 

 

参考:CSDN

posted @ 2019-12-14 21:40  山竹小果  阅读(856)  评论(0编辑  收藏  举报