Трансформаторы: оптимизация работы с помощью Selective Attention
Проблема и ее решение
Трансформаторы обладают мощными возможностями в обработке текста, но сталкиваются с проблемой эффективности при работе с длинными последовательностями. Решение – новый метод Selective Attention, который позволяет модели игнорировать неактуальные токены, снижая нагрузку на вычисления и память.
Практическое применение
Метод Selective Attention позволяет улучшить эффективность трансформаторов без увеличения сложности. Модели, оснащенные Selective Attention, показывают высокую производительность и экономичное использование ресурсов, что делает их идеальным выбором для различных задач в обработке естественного языка.
