Understanding BigBird's Block Sparse Attention

本文深入解析 Google BigBird 如何透過「區塊稀疏注意力」將 Transformer 的序列長度提升 8 倍並保持線性複雜度。

Google 提出的 BigBird 模型透過「區塊稀疏注意力機制」，成功將傳統 Transformer 的二次方複雜度降至線性複雜度。該機制結合了全域標記、滑動窗口與隨機注意力，並以「區塊（Block）」為單位進行運算以優化 GPU/TPU 效能。這使得 BigBird 能處理高達 4096 個標記的長文本，非常適合問答、摘要與長文本分析等任務。

摘要由 AI 整理,以原文為準。