BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-02-12T00:00:00Z FAST: 可因子化注意力提升 Transformer 速度 💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 通过引入可分解的关注机制，将注意力机制的计算和内存复杂度降低到O(N)，并保持了注意力矩阵的完整表示，具有稀疏性和全连接关系。测试结果表明，注意力机制具有稳定的性能，并在多种应用领域中具有重要潜力。 🏷️ 标签 transformer 全连接关系 关注机制 内存复杂度 稀疏性 计算复杂度 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
