作者｜周一笑邮箱｜[email protected]在当今大模型领域，Transformer架构占据着主导地位。然而，尽管Transformer非常强大，但它的计算需求随着文本长度呈平方级增长，这导致运行成本高昂，同时限制了其扩展能力。与 ...

Preface前言杨松琳专注于线性注意力机制、机器学习与大语言模型交叉领域，聚焦高效序列建模的硬件感知算法设计，围绕线性注意力、循环神经网络优化开展研究，并取得多项研究成果，多篇论文被 ICLR 2025、NeurIPS 2024 等顶会收录。此外，她还开源了 Flash-Linear-Attention 项目，已在 GitHub 拥有 2k ...

Transformer模型源于论文《Attention is All You Need》，如今已成为谷歌云TPU的推荐参考模型。该论文相关的TensorFlow代码可以在GitHub上找到，哈佛的NLP团队也成功实现了一个基于PyTorch的版本，并进行了详细注释。为了让普通读者能够轻松理解，我们将对Transformer进行简化分析。

在自然语言处理 (NLP)领域，谷歌的BERT模型曾在多个任务中夺冠，其成功归功于Transformer架构的辉煌表现。最初，Transformer是为机器翻译任务而生，凭借其出色的性能使得训练速度大幅提升，成为了现今AI模型的重要基石。

Nvidia is updating its computer vision models with new versions of MambaVision that combine the best of Mamba and transformers to improve efficiency.

BERT, or Bidirectional Encoder Representations from Transformers, is a deep learning model developed by Google that processes language in both directions (left-to-right and right-to-left) ...