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a、transformer原始的 #xff0…参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/259591644 主要就是降低transformer自注意力模块的复杂度 复杂度主要就是 Q · K^T影响的稀疏注意力就是在Q点乘K的转置这模块做文章 下列式一些sparse transformer稀疏注意力方法
a、transformer原始的 Q · K^T其中 K^T 表示 K 的转置 b、每个token与前后三个做自注意力计算 c、膨胀注意力dilated attention每个token与前后三个做自注意力计算但这三个有间隔就是比如第一个token看右面3,57 d、全局token是第一二个token看所有的token3及后面的token只看· K^T 矩阵的1、2tokensliding划窗见b
a、全局token是第一二个token看所有的token3及后面的token只看· K^T 矩阵的1、2token b、划窗 c、见上面c d、random e、Q矩阵的123token 看 · K^T123tokenQ矩阵的456token 看 · K^T456token 。。。。
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