谷歌对其 Transformer改进，内存低，效率高
谷歌对其 Transformer 模型进行的重大改进，引入了“无限注意力”机制，允许模型在有限的计算资源下处理极长的输入序列。
通过引入压缩记忆来实现的，这使得模型能够在保持较低的内存占用的情况下，有效地处理非常长的上下文信息。
谷歌提出的 Infini-attention 机制将压缩记忆整合到线性注意力机制中，以处理长序列数据。与传统 Transformer 模型相比，它可以实现在相同的内存占用情况下存储和处理更多的信息，达到114倍的信息压缩。
Infini-attention 机制使得模型能够保留和重用之前的上下文信息，而不是随着新输入的增加而增加参数量。这显著提高了模型处理长文本的能力，同时降低了计算成本。
通过专门化的注意力头（专门学习特定功能）和混合头（聚合当前上下文和长期记忆），Infini-attention 能够有效地协同处理短期和长期上下文信息。
该研究对大模型的发展产生重要影响，使它们更像一个包含高度可替换、商品化组件的软件栈。
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本文标题：Transformer改进，占用内存低，效率高
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