有哪些令你印象深刻的魔改transformer？
2023-05-13 阅读 134
比较有代表性的魔改包括：Reformer（LSH attention + 可逆层，省内存）、Linformer（低秩近似）、Performer（FAVOR+线性注意力）、Longformer/BigBird（滑窗+全局/随机稀疏注意力，适合长序列）、Transformer-XL/Compressive Transformer（相对位置与长期记忆）、Sparse Transformer（稀疏注意力）、Switch/GShard（MoE 条件计算）、Routing Transformer（基于聚类的稀疏注意力）、Perceiver（跨模态降维注意力）、ViT/DeiT（视觉Transformer）、T5（统一text-to-text框架）、REALM/RAG（检索增强）。这些改动各自针对效率、长序列或跨模态等问题做了不同权衡。
更新于 2025年12月09日
赞 196
