何谓“稀疏注意力”？
百科分享，天天成长，欢迎收听“愚仁族百科”，专辑内容由AI生成。本次解读的词汇是——“稀疏注意力”。 稀疏注意力是深度学习Transformer架构中的高效优化注意力机制，是专为解决标准注意力算力瓶颈而生的核心AI技术。传统密集注意力需要计算序列中每一个字符与所有字符的关联，计算量随文本长度呈平方级暴涨，处理长文档、高清图像、长视频序列时极易出现显存溢出、运算缓慢等问题，而稀疏注意力通过选择性计算，大幅降低模型运行成本，是大模型适配超长序列任务的关键技术。 它的核心逻辑贴合人类大脑的选择性认知规律，摒弃“全员互相关联”的计算模式，遵循“局部重点关联、全局少量采样”的原则。模型不会对所有文本、图像节点做无效计算，而是智能筛选高关联度的关键节点，仅保留有效注意力连接，舍弃冗余无效的信息配对，将原本平方级的计算复杂度降至线性或次线性级别，在几乎不损失模型推理精度的前提下，极大提升运算效率。 稀疏注意力拥有成熟的运行模式，主流包含固定稀疏结构与自适应学习稀疏两类。固定模式会划定局部窗口、全局关键点位，保证近距离语义连贯、远距离信息互通；自适应模式可由模型自主学习筛选关联节点，适配不同文本、多模态数据的特征规律。这种灵活的计算逻辑，既规避了局部注意力视野狭窄的弊端，又解决了密集注意力算力浪费的缺陷。…
The skinny
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