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快速多极注意力：一种长序列的分而治之注意机制
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为Mega的单头门控注意力机制，通过将整个序列分成多个具有固定长度的块，实现了线性时间和空间复杂度。在长序列建模、神经机器翻译、自回归语言建模以及图像和语音分类等测试中，Mega优于其他序列模型，包括Transformer的变体和最近的状态空间模型。
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关键要点
- 本文介绍了一种名为Mega的单头门控注意力机制。
- Mega通过将整个序列分成多个固定长度的块，实现线性时间和空间复杂度。
- Mega在长序列建模、神经机器翻译、自回归语言建模以及图像和语音分类等测试中表现优于其他序列模型。
- Mega的性能超过了Transformer的变体和最近的状态空间模型。
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