【CMU博士论文】长度可外推的Transformer，149页pdf

主要观点总结

本文探讨了Transformer语言模型在自然语言处理领域的进展，特别是长序列预训练的挑战。文章从三个角度解决长度外推Transformer面临的挑战，包括定位嵌入的作用、模型接收域的分析以及长度外推能力的评估。文章还介绍了一些新的方法和模型变体，为未来研究铺平道路。

关键观点总结

关键观点1: Transformer语言模型在自然语言处理领域的进展和面临的挑战

随着序列长度的增加，训练此类模型的复杂性成倍增长，资源有限的GPU使用者难以进行长序列长度的预训练。解决这一限制的方法之一是允许模型在测试期间处理更长的序列而无需进一步的参数更新，但面临诸多挑战。

关键观点2: 论文解决挑战的第一部分

论文研究了定位嵌入在Transformer语言模型中的作用，并引入了一种新型的相对定位嵌入，名为KERPLE。此外，论文还证明了即使没有显式的定位嵌入，强烈的定位信号仍然编码在Transformer语言模型的隐藏状态中。

关键观点3: 论文解决挑战的第二部分

通过对模型接收域的测量和分析，论文提出了新型相对定位嵌入设计Sandwich。这一设计基于正弦定位嵌入，并强调了训练和测试接收域的一致性在成功的语言建模任务中的重要性。

关键观点4: 论文解决挑战的第三部分

除了语言建模和困惑度测量，论文还考察了Transformer的长度外推能力。通过依赖数据的Softmax温度调整，提高了Transformer的隐式检索能力。此外，论文还提出了一种新的Transformer变体，名为RegularGPT，并在形式语言外推中展示了其能力。

关键观点5: 未来研究方向

文章提出了未来研究的各种方向，包括改进模型结构、开发更有效的训练策略、寻找新的评估指标等。同时，文章还鼓励读者关注并使用专知获取更多相关知识和资料。