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线性时间变压器的潜在注意力
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于潜在向量定义注意力的方法，将传统 transformer 模型中的时间复杂度降低为随序列长度线性增长。该方法可以在双向和单向任务中使用，并实现了记忆和时间高效的循环实现。与标准 transformer 相比，该方法只需常数时间计算下一个记号。实证表现相当，允许在标准 attention 不可行的背景窗口范围内进行扩展。
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关键要点
- 传统 transformer 模型中的标准 attention 机制时间复杂度随着序列长度呈二次方增长。
- 本研究提出了一种基于潜在向量定义注意力的方法，降低时间复杂度为随序列长度线性增长。
- Latte Transformer 模型可用于双向和单向任务，通过因果版本实现语言生成任务的记忆和时间高效的循环实现。
- 与标准 transformer 相比，Latte Transformer 只需常数时间计算下一个记号，时间复杂度与序列长度成线性关系。
- 该方法的实证表现与标准 attention 相当，但允许在标准 attention 不可行的背景窗口范围内进行扩展。
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