haloattention
时间: 2024-07-05 22:00:27 浏览: 136
HaloAttention是Google在2022年ICLR会议上提出的一种新颖的注意力机制,它旨在提高Transformer模型的性能,尤其是在处理长序列时。HaloAttention的核心思想是扩展了标准自注意力模块,将每个查询位置的注意力分散到其周围的一个区域,形成一个光环(halo)效应。
1. 基本原理:HaloAttention通过在每个查询点上分配一组键值对,这些键值对不仅来自当前位置的上下文,还来自与其邻近位置的上下文,这样能够捕获更广泛的上下文信息。
2. 结构创新:它包含三个主要组件:中心注意力、环绕注意力和融合。中心注意力处理核心部分,环绕注意力处理光环区域,最后融合这两部分的结果。
3. 优点:相比于传统的自注意力,HaloAttention在保持计算效率的同时,能够增强模型对长距离依赖的理解,有助于解决Transformer中的“注意力稀疏性”问题。