优化注意力层提升 Transformer 模型效率:通过改进注意力机制降低机器学习成本
Transformer架构自2017年被Vaswani等人提出以来,凭借其核心的注意力机制,已成为AI领域的重大突破。该机制允许模型根据任务需求灵活聚焦于输入的不同部分,极大地增强了对复杂语言和结构的理解能力。起初主要应用于自然语言处理,Transformer迅速扩展至语音识别、计算机视觉等多领域,展现出强大的跨学科应用潜力。然而,随着模型规模的增长,注意力层的高计算复杂度成为发展瓶颈。为此,本文探讨了在PyTorch生态系统中优化注意力层的各种技术,