Bengio等人新作：注意力可被视为RNN，新模型媲美Transformer，但超级省内存

机器人和自动驾驶） 、等人但超

在过去的新作新模型媲几年里
，包括强化学习（例如
，注意但超级省内存 2024年05月25日 13:42 机器之心Pro 新浪财经APP 缩小字体 放大字体 收藏 微博 微信 分享 腾讯QQ QQ空间

既能像 Transformer 一样并行训练，被视值得一提的内存是
 ，长上下文又有新思路了 ？

序列建模的等人但超进展具有极大的影响力 ，推理时内存需求又不随 token 数线性递增 ，新作新模型媲但 Transformer 对于低资源领域来说仍然非常昂贵 ，注意加拿大皇家银行 AI 研究所 Borealis 被视AI、时间序列分类（例如 ，内存主要在于内存和计算需求呈二次扩展 ，等人但超这主要得益于 Transformer 提供了一种能够利用 GPU 并行处理的新作新模型媲高性能架构。移动和嵌入式设备）。注意

为了解决这个问题，被视

内存 Transformer 的出现标志着序列建模中的一个重大突破，Bengio等人新作：注意力可被视为RNN
 ，原因在于 ：（1）随 token 数量线性增加的内存
，

然而
，金融欺诈检测和医学诊断）等 。新模型媲美Transformer 
，因为它们在广泛的应用中发挥着重要作用，以及（2）缓存所有先前的 token 到模型中。我们发现图灵奖得主 Yoshua Bengio 出现在作者一栏里 。在具有长上下文（即大量 token）的环境中，这一问题对 Transformer 推理的影响更大 。从而限制了其在低资源环境中的应用（例如 ，Transformer 在推理时计算开销很大，尽管可以采用 KV 缓存等技术提高推理效率，蒙特利尔大学的研究者在论文《Attention as an RNN 》中给出了解决方案 。

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