Reformer:高效的Transformer
導讀：Transformer模型已經在許多任務上取得了令人欣喜的成績，但是當擴展到更長的上下文窗口時會遇到許多限制。更大的上下文窗口意味着模型能力變得更加強大，但也會讓其變得不夠高效，消耗更多的內存。來自Google AI團隊最新的Reformer模型結合了兩個至關重要的技術來解決限制Transformer應用到長上下文窗口的注意力和內存分配的問題。 作者：Nikita Kitaev, Lukas
相關文章
- 1. Reformer: 高效的Transformer
- 2. 圖解Reformer：一種高效的Transformer
- 3. Reformer: The Efficient Transformer
- 4. 圖解 Reformer: The efficient Transformer
- 5. Transformer家族3 -- 計算效率優化（Adaptive-Span、Reformer）
- 6. ReFormer論文解讀（THE EFFICIENT TRANSFORMER）
- 7. ICLR2020論文閱讀筆記reformer: THE EFFICIENT TRANSFORMER
- 8. Funnel-Transformer：讓Transformer更高效地處理長序列
- 9. transformer詳解：transformer/ universal transformer/ transformer-XL
- 10. 【Transformer】圖解 Transformer
- 更多相關文章...
- • SVG 模糊效果 - SVG 教程
- • XML DOM 高級 - XML 教程
- • 漫談MySQL的鎖機制
- • 互聯網組織的未來：剖析GitHub員工的任性之源
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Reformer: 高效的Transformer
- 2. 圖解Reformer：一種高效的Transformer
- 3. Reformer: The Efficient Transformer
- 4. 圖解 Reformer: The efficient Transformer
- 5. Transformer家族3 -- 計算效率優化（Adaptive-Span、Reformer）
- 6. ReFormer論文解讀（THE EFFICIENT TRANSFORMER）
- 7. ICLR2020論文閱讀筆記reformer: THE EFFICIENT TRANSFORMER
- 8. Funnel-Transformer：讓Transformer更高效地處理長序列
- 9. transformer詳解：transformer/ universal transformer/ transformer-XL
- 10. 【Transformer】圖解 Transformer