兴奋寒风

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《Transformer-XL_Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context》论文笔记

《Transformer-XL_Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context》论文笔记

一、摘要传统的Transformers受限于固定长度的文本。本文提出了Transformer-XL模型，这个模型使得文本的依赖能够超越固定文本的长度，并且不会产生时间上的错乱。模型由片段级别递归和新型的位置编码方案组成，主要解决了文本长距离依赖和文本碎片化问题，在时间上面也比vanilla Transformer快很多。Transformer-XL模型在enwiki8数据上取得0.99的困惑度，text8上取得1.08困惑度，WikiText-103上取得18.3的困惑度，One Billion
自然语言处理 2024-07-10
数据结构与算法分析——第七章 排序

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数据结构与算法分析 2023-12-16
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redis 2023-10-29

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