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来源 ：DeepHub IMBA 本文 约5500字 ，建议阅读 11分钟 本文探讨了许多注意力内核变体，每个都有其独特的属性、功能和限制。 Transformer 架构由 Vaswani 等人在 2017 年发表的里程碑式论文《Attention Is All You Need》中首次提出，如今已被广泛认为是过去十年间最具开创性的科学突破之一。注意力机制是 Transformer 的核心创新，它为人工智能模型提供了一种全新的方法，使模型能够根据具体任务的需求，灵活地聚焦输入序列的不同部分，从而更深入地理解复杂的语言和结构。 最初在自然语言处理领域崭露头角，Transformer 架构的卓越性能很快吸引了跨学科的关注，其应用迅速扩展到语音识别、计算机视觉、强化学习、生物信息学等多个前沿领域，展现出令人瞩目的学科交叉潜力。然而与其革命性突破同时，注意力层的高计算复杂度也逐渐成为制约其进一步发展的
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