基于Transformer-XL的长期依赖建模算法
字数 2196 2025-12-04 15:24:49

基于Transformer-XL的长期依赖建模算法

题目描述
Transformer-XL（超长Transformer）是一种专门为解决传统Transformer模型在处理长文本时存在的上下文碎片化问题而设计的算法。传统Transformer由于使用固定长度上下文窗口，在处理超过窗口长度的文本时，会将文本分割成片段独立处理，导致片段间的长期依赖关系丢失。Transformer-XL通过引入循环机制（Recurrence Mechanism）和相对位置编码（Relative Positional Encoding），实现了对超长序列的高效建模，显著提升了在语言建模等任务中的性能。

解题过程

1. 问题分析：传统Transformer的局限性

  • 固定长度限制：标准Transformer的self-attention计算复杂度为O(n²)，为控制计算成本，通常将长文本截断为固定长度（如512个token）的片段。
  • 上下文碎片化：每个片段独立处理，片段间无信息流动。例如，第k个片段的第一个token无法访问第k-1个片段的信息。
  • 位置编码问题：绝对位置编码（如正弦函数）在片段重组时会导致位置混淆，因为不同片段中相同相对位置的token会被赋予相同的位置编码。

2. 核心思路：循环机制与相对位置编码
Transformer-XL通过以下两个创新解决上述问题：

  • 循环机制：在训练时缓存前一个片段的隐藏状态，并在处理当前片段时将其作为扩展上下文，使信息跨片段流动。
  • 相对位置编码：将位置编码从绝对位置改为相对位置表示，避免片段重组时的位置冲突。

3. 算法细节分步解析

步骤1：循环机制实现

  • 设两个连续片段为\(\mathbf{s}_{\tau} = [x_{\tau,1}, ..., x_{\tau,L}]\)和\(\mathbf{s}_{\tau+1} = [x_{\tau+1,1}, ..., x_{\tau+1,L}]\)，其中L为片段长度。
  • 处理\(\mathbf{s}_{\tau+1}\)时，缓存前一片段\(\mathbf{s}_{\tau}\)第n层的隐藏状态序列\(\mathbf{h}_{\tau}^n \in \mathbb{R}^{L \times d}\)（d为隐藏层维度）。
  • 当前片段\(\mathbf{s}_{\tau+1}\)的输入隐藏状态由两部分拼接而成：

\[ \tilde{\mathbf{h}}_{\tau+1}^{n-1} = \text{Concat}(\mathbf{h}_{\tau}^{n-1}, \mathbf{h}_{\tau+1}^{n-1}) \]

  • 通过self-attention计算当前层输出\(\mathbf{h}_{\tau+1}^n\)时，Query向量仅来自当前片段\(\mathbf{h}_{\tau+1}^{n-1}\)，而Key和Value向量来自扩展上下文\(\tilde{\mathbf{h}}_{\tau+1}^{n-1}\)。这样既保留历史信息，又控制计算量不显著增加。

步骤2：相对位置编码设计

  • 传统Transformer的注意力分数计算为：

\[ A_{i,j}^{\text{abs}} = \mathbf{q}_i^\top \mathbf{k}_j + \mathbf{q}_i^\top \mathbf{p}_{j} + \mathbf{p}_i^\top \mathbf{k}_j + \mathbf{p}_i^\top \mathbf{p}_{j} \]

其中\(\mathbf{p}\)为绝对位置编码。

  • Transformer-XL将其改为相对位置编码：

\[ A_{i,j}^{\text{rel}} = \mathbf{q}_i^\top \mathbf{k}_j + \mathbf{q}_i^\top \mathbf{r}_{i-j} + u^\top \mathbf{k}_j + v^\top \mathbf{r}_{i-j} \]

其中：

  • \(\mathbf{r}_{i-j}\)为相对位置\(i-j\)的编码向量，通过正弦函数生成（与Transformer相同但仅依赖相对距离）。
  • \(u\)和\(v\)为可学习参数，分别替代Query与Key的交互中与绝对位置相关的项。
  • 优势：位置编码仅依赖相对距离\(i-j\)，因此不同片段中相同相对位置的token会得到一致的编码，避免位置混淆。

步骤3：梯度传播与高效计算

  • 循环机制允许梯度通过缓存隐藏状态在片段间传播，但仅反向传播一个片段长度，避免长路径梯度爆炸/消失。
  • 在推断时，可重复利用之前片段的隐藏状态，避免重复计算，显著加速长序列生成。

4. 总结与效果

  • Transformer-XL在语言建模任务（如WikiText-103）上显著优于RNN和传统Transformer，尤其擅长建模长程依赖。
  • 后续模型如XLNet依托此结构，进一步结合自回归和自编码预训练优势。

通过循环机制和相对位置编码，Transformer-XL成功突破了Transformer的上下文长度限制，成为长文本建模的重要基础算法。

基于Transformer-XL的长期依赖建模算法 题目描述 Transformer-XL（超长Transformer）是一种专门为解决传统Transformer模型在处理长文本时存在的上下文碎片化问题而设计的算法。传统Transformer由于使用固定长度上下文窗口，在处理超过窗口长度的文本时，会将文本分割成片段独立处理，导致片段间的长期依赖关系丢失。Transformer-XL通过引入循环机制（Recurrence Mechanism）和相对位置编码（Relative Positional Encoding），实现了对超长序列的高效建模，显著提升了在语言建模等任务中的性能。 解题过程 1. 问题分析：传统Transformer的局限性 固定长度限制 ：标准Transformer的self-attention计算复杂度为O(n²)，为控制计算成本，通常将长文本截断为固定长度（如512个token）的片段。 上下文碎片化 ：每个片段独立处理，片段间无信息流动。例如，第k个片段的第一个token无法访问第k-1个片段的信息。 位置编码问题 ：绝对位置编码（如正弦函数）在片段重组时会导致位置混淆，因为不同片段中相同相对位置的token会被赋予相同的位置编码。 2. 核心思路：循环机制与相对位置编码 Transformer-XL通过以下两个创新解决上述问题： 循环机制 ：在训练时缓存前一个片段的隐藏状态，并在处理当前片段时将其作为扩展上下文，使信息跨片段流动。 相对位置编码 ：将位置编码从绝对位置改为相对位置表示，避免片段重组时的位置冲突。 3. 算法细节分步解析 步骤1：循环机制实现 设两个连续片段为\( \mathbf{s} {\tau} = [ x {\tau,1}, ..., x_ {\tau,L}] \)和\( \mathbf{s} {\tau+1} = [ x {\tau+1,1}, ..., x_ {\tau+1,L} ] \)，其中L为片段长度。 处理\( \mathbf{s} {\tau+1} \)时，缓存前一片段\( \mathbf{s} {\tau} \)第n层的隐藏状态序列\( \mathbf{h}_ {\tau}^n \in \mathbb{R}^{L \times d} \)（d为隐藏层维度）。 当前片段\( \mathbf{s} {\tau+1} \)的输入隐藏状态由两部分拼接而成： \[ \tilde{\mathbf{h}} {\tau+1}^{n-1} = \text{Concat}(\mathbf{h} {\tau}^{n-1}, \mathbf{h} {\tau+1}^{n-1}) \] 通过self-attention计算当前层输出\( \mathbf{h} {\tau+1}^n \)时，Query向量仅来自当前片段\( \mathbf{h} {\tau+1}^{n-1} \)，而Key和Value向量来自扩展上下文\( \tilde{\mathbf{h}}_ {\tau+1}^{n-1} \)。这样既保留历史信息，又控制计算量不显著增加。 步骤2：相对位置编码设计 传统Transformer的注意力分数计算为： \[ A_ {i,j}^{\text{abs}} = \mathbf{q}_ i^\top \mathbf{k}_ j + \mathbf{q} i^\top \mathbf{p} {j} + \mathbf{p}_ i^\top \mathbf{k}_ j + \mathbf{p} i^\top \mathbf{p} {j} \] 其中\( \mathbf{p} \)为绝对位置编码。 Transformer-XL将其改为相对位置编码： \[ A_ {i,j}^{\text{rel}} = \mathbf{q}_ i^\top \mathbf{k}_ j + \mathbf{q} i^\top \mathbf{r} {i-j} + u^\top \mathbf{k} j + v^\top \mathbf{r} {i-j} \] 其中： \( \mathbf{r}_ {i-j} \)为相对位置\( i-j \)的编码向量，通过正弦函数生成（与Transformer相同但仅依赖相对距离）。 \( u \)和\( v \)为可学习参数，分别替代Query与Key的交互中与绝对位置相关的项。 优势：位置编码仅依赖相对距离\( i-j \)，因此不同片段中相同相对位置的token会得到一致的编码，避免位置混淆。 步骤3：梯度传播与高效计算 循环机制允许梯度通过缓存隐藏状态在片段间传播，但仅反向传播一个片段长度，避免长路径梯度爆炸/消失。 在推断时，可重复利用之前片段的隐藏状态，避免重复计算，显著加速长序列生成。 4. 总结与效果 Transformer-XL在语言建模任务（如WikiText-103）上显著优于RNN和传统Transformer，尤其擅长建模长程依赖。 后续模型如XLNet依托此结构，进一步结合自回归和自编码预训练优势。 通过循环机制和相对位置编码，Transformer-XL成功突破了Transformer的上下文长度限制，成为长文本建模的重要基础算法。