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Sparser 更快且更简洁：用于长程 Transformer 的高效稀疏注意力机制
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原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了Routing Transformer和MASFormer等稀疏注意力机制的Transformer模型，旨在提高长序列处理的效率和性能。这些模型通过稀疏化注意力计算，显著降低了复杂度，并在多个基准数据集上表现优异，提升了训练速度和计算效率。
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关键要点
- Routing Transformer结合了疏密注意力和本地、时间疏松注意力，复杂度从O(n^2d)降至O(n^{1.5}d)。
- Routing Transformer在Wikitext-103和ImageNet-64上表现良好。
- 扩展的FlashAttention支持多种稀疏性注意力模式，序列长度增加时性能显著提升。
- Sparse Transformers通过稀疏注意力矩阵因式分解有效处理长序列，在多个基准数据集上创造新最优表现。
- 显式稀疏Transformer通过选择相关片段改善全局上下文注意力，减少训练和测试时间。
- Loki方法在推理阶段保持模型效力，减少数据移动和计算成本。
- MASFormer通过混合注意力机制捕捉长距离依赖关系，计算成本降低多达75%。
- QDS-Transformer设计了稀疏的查询导向注意力机制，在文档排序任务中表现出色。
❓
延伸问答
Routing Transformer 的复杂度如何降低？
Routing Transformer 的复杂度从 O(n^2d) 降至 O(n^{1.5}d)。
MASFormer 模型的主要优势是什么？
MASFormer 通过混合注意力机制捕捉长距离依赖关系，同时降低计算成本多达 75%。
稀疏注意力机制如何提高长序列处理的效率？
稀疏注意力机制通过因式分解注意力矩阵，有效处理长序列，显著降低计算复杂度。
FlashAttention 的扩展支持哪些稀疏性注意力模式？
FlashAttention 扩展支持关键/查询删除和基于哈希的注意力等多种稀疏性注意力模式。
显式稀疏 Transformer 如何改善全局上下文注意力？
显式稀疏 Transformer 通过选择最相关的片段来改善全局上下文的注意力集中度。
QDS-Transformer 在文档排序任务中的表现如何？
QDS-Transformer 在全监督和少样本 TREC 排名基准中表现出色，具有稳定和强大的优势。
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