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北极-TILT：亚十亿规模的商务文档理解
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
Transformer在多领域中革命，但自注意力操作的计算复杂性限制了其处理大序列的能力。本文介绍了两种新的多模态长程模型，可有效处理整个文档，对文档长度不敏感。与LayoutLM相比，这些模型在信息检索方面有小幅性能提升。2D相对注意力偏置在密集文本上对普通和长程模型均有效。
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关键要点
- Transformer在多个领域中引发了革命，但自注意力操作的计算复杂性限制了其处理大序列的能力。
- 本文介绍了两种新的多模态长程模型，能够有效处理整个文档，对文档长度不敏感。
- 与LayoutLM相比，这些新模型在信息检索方面有小幅性能提升。
- 提出了2D相对注意力偏置，以引导自注意力指向相关标记，同时保持模型效率。
- 在多页商业文档的信息检索中，较小的序列可以带来小幅性能提升。
- 相对的2D注意力在密集文本上对普通和长程模型均有效。
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