在人工智能领域,架构的演进往往伴随着对物理世界的认知突破。Transformer架构凭借其独特的自注意力机制,在自然语言处理领域掀起革命,但其O(n²)的计算复杂度犹如达摩克利斯之剑,始终制约着其在长序列场景的应用。当研究者试图将Transformer直接迁移到图像、视频等多模态领域时,输入序列长度
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在人工智能领域,架构的演进往往伴随着对物理世界的认知突破。Transformer架构凭借其独特的自注意力机制,在自然语言处理领域掀起革命,但其O(n²)的计算复杂度犹如达摩克利斯之剑,始终制约着其在长序列场景的应用。当研究者试图将Transformer直接迁移到图像、视频等多模态领域时,输入序列长度