图灵奖得主Bengio团队新作：注意力可视为RNN！新模型媲美Transformer

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关注“ FightingCV ”公众号 回复“ AI ”即可获得超100G人工智能的 教程 点击进入→   FightingCV交流群 序列建模的进展具有极大的影响力，因为它们在广泛的应用中发挥着重要作用，包括强化学习（例如，机器人和自动驾驶）、时间序列分类（例如，金融欺诈检测和医学诊断）等。 在过去的几年里，Transformer 的出现标志着序列建模中的一个重大突破，这主要得益于 Transformer 提供了一种能够利用 GPU 并行处理的高性能架构。 然而，Transformer 在推理时计算开销很大，主要在于内存和计算需求呈二次扩展，从而限制了其在低资源环境中的应用（例如，移动和嵌入式设备）。尽管可以采用 KV 缓存等技术提高推理效率，但 Transformer 对于低资源领域来说仍然非常昂贵，原因在于：（1）随 token 数量线性增加的内存，以及（2）缓存所有先前的 token 到模型中。在具 ………………………………