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波网络：一种超小型语言模型
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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
FNet模型通过使用线性混合器替代自注意层，并结合非线性前馈层，在文本分类任务中表现优异。在GLUE基准测试中，其准确率达到92-97%，训练速度显著提升，内存占用较小，性能优于Transformer模型。
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关键要点
- FNet模型使用线性混合器替代自注意层，结合非线性前馈层。
- 在文本分类任务中，FNet模型表现优异。
- 在GLUE基准测试中，FNet模型的准确率达到92-97%。
- FNet模型的训练速度显著提升，GPU上提高80%，TPU上提高70%。
- FNet模型在长序列基准测试中能够匹配最精确模型的准确性。
- FNet模型的内存占用较小，性能优于Transformer模型。
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