4 个月前

多尺度神经语言模型分析

多尺度神经语言模型分析

摘要

许多领先的语言模型方法引入了新颖、复杂和专门化的架构。我们基于现有的基于LSTM(长短期记忆网络)和QRNN(准循环神经网络)的最先进词级语言模型,将其扩展到更大的词汇表以及字符级别的粒度。在适当调优后,LSTM和QRNN分别在字符级(Penn Treebank、enwik8)和词级(WikiText-103)数据集上取得了最先进的结果。这些结果仅使用单个现代GPU在12小时(WikiText-103)到2天(enwik8)内获得。

代码仓库

llppff/ptb-lstmorqrnn-pytorch
pytorch
GitHub 中提及
mnhng/hier-char-emb
pytorch
GitHub 中提及
Han-JD/GRU-D
pytorch
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AtheMathmo/lookahead-lstm
pytorch
GitHub 中提及
jb33k/awd-lstm-lm-ThinkNet
pytorch
GitHub 中提及
SachinIchake/KALM
pytorch
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philippwirth/treelangrnn
pytorch
GitHub 中提及
ari-holtzman/genlm
pytorch
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arvieFrydenlund/awd-lstm-lm
pytorch
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philippwirth/awd-lstm-test
pytorch
GitHub 中提及
soyoung97/awd-lstm-gru
pytorch
GitHub 中提及
salesforce/awd-lstm-lm
官方
pytorch
GitHub 中提及

基准测试

基准方法指标
language-modelling-on-enwiki8AWD-LSTM (3 layers)
Bit per Character (BPC): 1.232
Number of params: 47M
language-modelling-on-hutter-prize3-layer AWD-LSTM
Bit per Character (BPC): 1.232
Number of params: 47M
language-modelling-on-penn-treebank-character6-layer QRNN
Bit per Character (BPC): 1.187
Number of params: 13.8M
language-modelling-on-penn-treebank-character3-layer AWD-LSTM
Bit per Character (BPC): 1.175
Number of params: 13.8M
language-modelling-on-wikitext-1034 layer QRNN
Number of params: 151M
Test perplexity: 33.0
Validation perplexity: 32.0

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