Transformer-XL は、Google の Research and Machine Intelligence 部門によって開発された高度な自然言語モデルです。これは、最近の言語処理モデルの基本コンポーネントの 1 つである Transformer アーキテクチャに基づいています。 Transformer-XL は、言語タスクにおける長期的な依存関係の問題に対処するように設計されています。
Transformer-XL の核心は自己回帰モデルであり、その前の単語のシーケンスを考慮して現在の単語を予測します。このモデルが以前のモデルと異なる点は、セグメントレベルの繰り返しと動的なコンテキストの長さを使用していることです。このモデルは、適応型アテンション スパンを使用して、入力シーケンスのセクションを処理してから、次のセクションに進みます。これにより、Transformer-XL は限られた計算リソースを使用しながら、長期的な依存関係をキャプチャできます。
Transformer-XL は、自然言語タスクの精度に関して複数の記録を破るために使用されています。文表現と言語推論における長期的な依存関係を効果的に学習することが示されています。さらに、このモデルは一部の以前のモデルよりも効率が大幅に向上しており、精度を犠牲にすることなく非常に長いシーケンスを並行して実行できます。
Transformer-XL の成功により、Transformer-XL は自然言語処理タスクで最も人気のあるモデルの 1 つになりました。モデルは改良され続けるため、言語関連アプリケーションでの使用は今後も拡大する可能性があります。
