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该研究分析了变形器模型的表示能力和内在复杂度参数,证明了其相对于循环网络和前馈网络的优势,且复杂性仅随着输入规模的对数增长。同时,该研究提出了一个三元组检测任务,其中注意力层的复杂性随输入规模线性增长,但可以通过注意力层的自然变种有效地解决。该研究强调了通信复杂度在变形器及其相关模型的分析中的价值。

仅关注注意力的 Transformer 模型及使用注意力头实现的 MLP

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-09-15T00:00:00Z
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