标签:150 Transformer Wikitext 记忆 Memory Infinite pdf 103
https://arxiv.org/pdf/2109.00301.pdf
本文特点:无限长期记忆、任意长度上下文
本文进行了3个实验:
(1)综合实验,长度4000、8000、16000,预测token排序的准确率
(2)语言建模,在Wikitext-103 ,LTM取150 Gaussian RBFs, STM取150,记忆阈值900。
困惑度比Transformer-XL 和Compressive Transformer有提高。
(3)微调,在Wikitext-103 和PG-19 ,给GPT-2 small 增加长期记忆,困惑度也降低了。
标签:150,Transformer,Wikitext,记忆,Memory,Infinite,pdf,103 来源: https://www.cnblogs.com/xuehuiping/p/15250633.html
本站声明: 1. iCode9 技术分享网(下文简称本站)提供的所有内容,仅供技术学习、探讨和分享; 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关; 3. 关于本站的所有言论和文字,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关; 4. 本站文章均是网友提供,不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属;如您发现该文章侵犯了您的权益,可联系我们第一时间进行删除; 5. 本站为非盈利性的个人网站,所有内容不会用来进行牟利,也不会利用任何形式的广告来间接获益,纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。