
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。
代码仓库
prajjwal1/adaptive_transformer
pytorch
GitHub 中提及
JoeRoussy/adaptive-attention-in-cv
pytorch
GitHub 中提及
jerrodparker20/adaptive-transformers-in-rl
pytorch
GitHub 中提及
facebookresearch/adaptive-span
官方
pytorch
GitHub 中提及
lancopku/Explicit-Sparse-Transformer
tf
GitHub 中提及
prajjwal1/fluence
pytorch
GitHub 中提及
ofirpress/sandwich_transformer
pytorch
GitHub 中提及
基准测试
| 基准 | 方法 | 指标 |
|---|---|---|
| language-modelling-on-enwiki8 | Transformer (12 layers, 8k adaptive span) | Bit per Character (BPC): 1.02 Number of params: 39M |
| language-modelling-on-enwiki8 | Transformer (24 layers, 8k adaptive span) | Bit per Character (BPC): 0.98 Number of params: 209M |
| language-modelling-on-text8 | 12L Transformer + 8K adaptive span | Bit per Character (BPC): 1.11 Number of params: 38M |
| language-modelling-on-text8 | 24L Transformer + 8K adaptive span | Bit per Character (BPC): 1.07 Number of params: 209M |