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Bengio等人新作:注意力可被视为RNN,新模型媲美Transformer,但超级省内存
序列建模的进展具有极大的影响力,因为它们在广泛的应用中发挥着重要作用,包括强化学习(例如,机器人和自动驾驶)、时间序列分类(例如,金融欺诈检测和医学诊断)等。在过去的几年里,Transformer 的出现标志着序列建模中的一个重大突破,这主要得益于 Transformer 提供了一种能够利用 GPU 并行处理的高性能架构。然而,Transformer 在推理时计算开销很大,主要在于内存和计算需求呈二次扩展,从而限制了其在低资源环境中的应用(例如,移动和嵌入式设备)。尽管可以采用 KV 缓存等技术提高推理效率,但 T
5/25/2024 6:19:00 PM
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