在人工智能领域,Transformer架构自2017年推出以来,已成为自然语言处理和序列建模的黄金标准。其基于自注意力机制的强大能力,驱动了众多语言模型的发展,但这些成就伴随着一个致命缺陷:二次时间复杂度。简单来说,Transformer处理序列的计算成本随着序列长度呈指数级增长,导致在长文档分析、
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在人工智能领域,Transformer架构自2017年推出以来,已成为自然语言处理和序列建模的黄金标准。其基于自注意力机制的强大能力,驱动了众多语言模型的发展,但这些成就伴随着一个致命缺陷:二次时间复杂度。简单来说,Transformer处理序列的计算成本随着序列长度呈指数级增长,导致在长文档分析、