Transformer-XL adalah model bahasa alami canggih yang dikembangkan oleh divisi Riset dan Kecerdasan Mesin Google. Hal ini didasarkan pada arsitektur Transformer, salah satu komponen mendasar dari model pemrosesan bahasa terkini. Transformer-XL dirancang untuk mengatasi masalah ketergantungan jangka panjang dalam tugas-tugas bahasa.
Pada intinya, Transformer-XL adalah model autoregresif, artinya model ini memprediksi kata saat ini berdasarkan urutan kata sebelumnya. Yang membedakan model ini dari pendahulunya adalah penggunaan pengulangan tingkat segmen dan panjang konteks dinamis. Model ini menggunakan rentang perhatian adaptif untuk memproses suatu bagian dari rangkaian masukan sebelum melanjutkan ke bagian berikutnya. Hal ini memungkinkan Transformer-XL untuk menangkap ketergantungan jangka panjang sambil menggunakan sumber daya komputasi yang terbatas.
Transformer-XL telah digunakan untuk memecahkan banyak rekor akurasi dalam tugas bahasa alami. Telah terbukti secara efektif mempelajari ketergantungan jangka panjang dalam representasi kalimat dan inferensi bahasa. Selain itu, model ini jauh lebih efisien dibandingkan beberapa pendahulunya, sehingga memungkinkannya melakukan rangkaian yang sangat panjang secara paralel tanpa mengorbankan akurasi.
Keberhasilan Transformer-XL menjadikannya salah satu model terpopuler untuk tugas pemrosesan bahasa alami. Seiring dengan penyempurnaan model ini, kemungkinan besar penggunaannya dalam aplikasi terkait bahasa akan terus bertambah.
