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基于BEST-RQ的线性复杂度注意力替代方法分析
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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
本研究提出了几种具有线性复杂度的新替代方案，用于解决自监督学习中的多头自注意力计算和内存消耗过大的问题。实验结果显示，这些替代方案在保持竞争性性能的同时，平均减少了20%至60%的内存消耗，并在处理输入序列时速度提升了7%至65%。
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关键要点
- 本研究提出了几种具有线性复杂度的新替代方案。
- 这些方案旨在解决自监督学习中的多头自注意力计算和内存消耗过大的问题。
- 研究包括HyperMixing、Fastformer、SummaryMixing和Mamba等方法。
- 实验结果显示，这些替代方案在保持竞争性性能的同时，平均减少了20%至60%的内存消耗。
- 在处理输入序列时，这些方案的速度提升了7%至65%。
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