Shuffle Attention

Shuffle Attention是一种用于自然语言处理任务的注意力机制，它可以在处理长序列时提高模型的效率。它的基本思想是将输入序列分成多个子序列，然后对每个子序列进行独立的注意力计算。这样可以减小计算复杂度，提高模型效率。同时，Shuffle Attention还可以增强模型的泛化能力，因为它可以将输入序列的不同部分进行混合，从而使模型更好地学习序列之间的关系。