4 个月前

Transformer模型中的自适应注意力范围

Transformer模型中的自适应注意力范围

摘要

我们提出了一种新颖的自注意力机制,该机制能够学习其最优注意力范围。这使得我们在扩展Transformer的最大上下文长度方面取得了显著进展,同时仍能控制其内存占用和计算时间。我们在字符级语言建模任务中展示了这种方法的有效性,在text8和enwiki8数据集上,通过使用最大8000字符的上下文,我们达到了最先进的性能。

基准测试

基准方法指标
language-modelling-on-enwiki8Transformer (12 layers, 8k adaptive span)
Bit per Character (BPC): 1.02
Number of params: 39M
language-modelling-on-enwiki8Transformer (24 layers, 8k adaptive span)
Bit per Character (BPC): 0.98
Number of params: 209M
language-modelling-on-text812L Transformer + 8K adaptive span
Bit per Character (BPC): 1.11
Number of params: 38M
language-modelling-on-text824L Transformer + 8K adaptive span
Bit per Character (BPC): 1.07
Number of params: 209M

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