在自然语言处理领域，Transformer架构的演进史堪称一部突破计算效率限制的技术革命史。2017年Transformer的横空出世，彻底改变了序列建模的游戏规则；2018年BERT的问世，则证明了预训练范式在语言理解任务中的巨大潜力。然而，当研究者们试图将这种架构推向更长序列、更大规模的应用场景
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解密Transformer架构20年演进：从BERT到Mamba的技术突围战
在自然语言处理领域，Transformer架构正在经历前所未有的技术变革。本文通过20个关键问题的深度剖析，揭示从经典BERT模型到革命性Mamba架构的演进路径，展现神经网络架构设计的底层逻辑与创新突破。 一、Transformer基础架构深度解析 1.1 自注意力机制的计算复杂度陷阱 ...
揭秘Mamba在序列建模中的高效性：深度解析与优化策略
序列建模是机器学习和人工智能领域中的核心任务之一，广泛应用于自然语言处理、时间序列分析、语音识别等领域。近年来，随着深度学习技术的快速发展，序列建模的效率和质量成为研究的热点。其中，Mamba作为一种新兴的序列建模方法，以其高效性和灵活性引起了广泛关注。本文将从技术原理、性能优化和实践应用三个维度，