本文探讨了改进 Transformer 模型的方法，包括门控注意力单元、线性近似和自我注意力机制，以提高内存利用效率和处理长序列的能力。研究表明，这些新模型在语言建模任务中显著提升了性能，同时降低了计算复杂度和内存需求。
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