一些工作让transformer能学习超长序列，是什么原理？
2023-10-30 阅读 469
Transformer模型在处理超长序列时面临内存和计算资源的限制。为了解决这个问题，一种常见的方法是使用分块（chunking）技术。
分块技术将超长序列分割成多个较短的子序列，并分别输入到Transformer模型中进行处理。具体来说，输入序列被分成多个固定长度的块，每个块都会经过Transformer的编码器进行处理。然后，通过引入额外的机制（例如重叠窗口或跨块注意力），模型能够捕捉到不同块之间的依赖关系。
在训练过程中，模型会根据目标任务的损失函数进行反向传播和参数更新。由于每个块都是相对较短的序列，模型可以更有效地处理它们，减少了内存和计算资源的需求。
在推理阶段，模型可以逐块地处理输入序列，并通过跨块注意力机制来捕捉全局上下文信息。这样，Transformer模型就能够学习和处理超长序列，而不会受到内存和计算资源的限制。
更新于 2023年11月01日
