注意力機(jī)制
換掉Transformer，7B開(kāi)源模型立刻登頂！任意長(zhǎng)序列都能處理
完全沒(méi)用注意力機(jī)制
注意力機(jī)制作用被高估了？蘋(píng)果等機(jī)構(gòu)新研究：把注意力矩陣替換成常數(shù)矩陣后，性能差異不大
性能越好，越依賴注意力機(jī)制
斯坦福博士提出超快省顯存Attention，GPT-2訓(xùn)練速度提升3.5倍，BERT速度創(chuàng)紀(jì)錄
Flash is all you need！
把大核卷積拆成三步，清華胡事民團(tuán)隊(duì)新視覺(jué)Backbone刷榜了，集CNN與ViT優(yōu)點(diǎn)于一身
超越SwinTransformer與ConvNeXT
顏水成發(fā)了個(gè)“簡(jiǎn)單到令人尷尬”的視覺(jué)模型，證明Transformer威力源自其整體架構(gòu)
終結(jié)最強(qiáng)變體之爭(zhēng)
arXiv爆款：想了解Attention就看它！清華計(jì)圖胡事民團(tuán)隊(duì)出品
引用上百篇文獻(xiàn)，GitHub推特雙雙300+熱度
還需要“注意力層”嗎？一堆“前饋層”在ImageNet上表現(xiàn)得出奇得好
牛津博士和谷歌同時(shí)發(fā)現(xiàn)
