win Transformer模块

Win Transformer，又称为Window-based Transformer，是Transformer架构的一种变体，尤其适用于处理长序列输入，比如文本生成、视频理解等场景，其中由于序列长度过长导致的传统Transformer难以有效利用并行计算。

这种模块的核心思想是将原序列划分为较小的窗口（window），每个窗口内的元素相互之间进行注意力计算，而窗口之间的元素则忽略不计。这降低了模型的计算复杂度，使得内存消耗更为可控，同时保持了一定程度的全局依赖。

Win Transformer通常包括以下几个步骤：
1. **划分窗口**：将输入序列分成固定大小或动态大小的窗口。
2. **局部注意力**：在每个窗口内部，使用标准的自注意力机制计算局部特征。
3. **窗口间交互**：可能通过跳跃连接（skipping connections）或其他形式的跨窗口通信来传递信息。
4. **窗口拼接**：将处理后的窗口结果合并成完整的序列表示。

Win Transformer的优势在于它能够在保持高效的同时处理长序列，避免了传统Transformer遇到的计算资源限制问题。它在诸如M6、T5X等预训练模型以及许多下游任务中都有应用。