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SEA：具有估计注意力掩码的稀疏线性注意力
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
新模型“显式稀疏Transformer”通过选择最相关的片段来改进全局上下文的注意力集中度，表现优越，且训练和测试时间显著减少。适用于自然语言处理和计算机视觉任务。
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关键要点
- 提出了一种名为显式稀疏Transformer的新模型。
- 该模型通过选择最相关的片段来改进全局上下文的注意力集中度。
- 在自然语言处理和计算机视觉任务方面表现优越。
- 实现了与稀疏注意力方法可比或更好的结果。
- 显著减少了训练和测试时间。
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