文章预览
点击下方 卡片 ,关注 「计算机视觉工坊」 公众号 选择 星标 ,干货第一时间送达 编辑:计算机视觉工坊 添加小助理:dddvision,备注:方向+学校/公司+昵称,拉你入群。文末附行业细分群 扫描下方二维码,加入 3D视觉知识星球 ,星球内凝聚了众多3D视觉实战问题,以及各个模块的学习资料: 近20门视频课程(星球成员免费学习) 、 最新顶会论文 、 计算机视觉书籍 、 优质3D视觉算法源码 等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研,欢迎扫码加入! 0. 这篇文章干了啥? Transformers,特别是仅有解码器的模型(GPT、Llama),以因果方式处理输入序列,是现代深度学习成功的主要驱动力之一。许多方法尝试近似核心注意力层,以解决其效率问题,例如在训练期间序列长度呈二次增长,并在自回归生成期间需要线性大小的缓存。与此同时,一类替代的序列模
………………………………