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TRAMS：无需训练的长程语言模型记忆选择
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
Transformer-XL是一种新的神经架构，能够解决语言模型中的上下文破碎问题，通过分段级别的循环机制和新颖的位置编码方案，捕捉更长期的依赖关系。在评估期间，速度比普通的Transformers快1800多倍，并且在短序列和长序列上表现更好。实验结果显示，在多个语料库上，Transformer-XL表现更好。
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关键要点
- 提出了一种名为 Transformer-XL 的神经架构，能够超越固定长度的依赖关系。
- Transformer-XL 通过分段级别的循环机制和新颖的位置编码方案，捕捉更长期的依赖关系。
- Transformer-XL 解决了上下文破碎问题，保持时间上的一致性。
- 在评估期间，Transformer-XL 的速度比普通的 Transformers 快 1,800 多倍。
- Transformer-XL 在短序列和长序列上表现更好。
- 实验结果显示，Transformer-XL 在多个语料库上表现优于目前的最先进结果。
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