Reformer: The Efficient Transformer
作者：光彩照人 學校：北京郵電大學 研究方向：自然語言處理，精準營銷，風險控制 一、背景與算法介紹 Transformer結構被廣泛應用與自然語言處理中，並且在許多任務上都產生了當前最好的效果。爲了達到進一步的效果，研究人員已經開始訓練更大的Transformer模型。在某些報告的最大配置中，每層參數的數量超過了5億(0.5B)，而層的數量增加到了64層。Transformer模型也用於越來
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