The Transformer Family

摘要

這篇文章詳細介紹了 Transformer 家族中多種改進模型，包括長上下文注意力機制 Transformer-XL、可逆計算 Universal Transformer 以及針對強化學習的 GTrXL。內容涵蓋了注意力機制原理、位置編碼、計算時間適配以及針對影象生成與 RL 任務的具體應用與架構設計。

This article details various improved Transformer models, including Transformer-XL for long-context attention, Universal Transformer combining self-attention with recurrence, and GTrXL for stabilizing reinforcement learning tasks.

重點

• Transformer-XL 解決了固定長度上下文無法捕捉長距離依賴的問題。
• Universal Transformer 結合自注意力與迴歸機制，動態調整計算步數。
• GTrXL 透過 GRU 門控結構穩定 Transformer 在 RL 任務中的訓練。

提到的工具與公司

• Transformer-XL
• GTrXL
• Reformer
• GRU
• LSTM

適合誰看

AI 開發者、研究人員、程式設計師及對 Transformer 架構感興趣的讀者。

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講者

Lilian Weng

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