关于注意力层中排名的好处
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。注意力机制在机器学习中得到广泛应用，特别是在 Transformer...
注意力机制在机器学习中广泛应用，特别是在Transformer模型中。研究发现，注意力矩阵的秩和头的数量之间存在权衡。通过引入一个简单的目标函数，可以使用单个全秩的注意力头来表示任意上下文长度。对于较短的上下文长度，增加模型的深度可以用低秩注意力来近似表示目标函数。对于较长的上下文长度，使用全秩注意力是必要的。通过实验验证了这些理论结果的有效性。
