原文：Reformer: 局部敏感哈希、可逆残差和分块计算带来的高效
单个GPU上可运行的Transformer，谷歌&伯克利最新研究开源 | ICLR 2020
黄爸爸好    阅39
Transformers 发展一览_transformer发展
和相品    阅3
哈希算法、爱因斯坦求和约定，这是2020年的注意力机制
taotao_2016    阅135
加性注意力机制、训练推理效率优于其他Transformer变体，这个Fastformer的确够快
汉无为    阅13    转2
一年六篇顶会的清华大神提出Fastformer：史上最快、效果最好的Transformer
bawuping    阅99
Fastformer：简单又好用的Transformer变体！清华&MSRA开源线性复杂度的Fastformer！
我爱计算机视觉    阅93
想把半本《红楼梦》搬进ChatGPT输入框？先把这个问题解决掉
天承办公室    阅2
内存数据库中的索引技术
看风景D人    阅79
数据结构基础概念篇
袁先森lemon    阅48
干货 | 除了生成文本，还可以补全图像、生成音频序列的稀疏 Transformers
周婷111    阅309
局部敏感哈希（LSH）
秋水共蓝天    阅561    转2
局部敏感哈希LSH
码农书馆    阅386    转2
3.9MB超小超强文本识别模型，支持20000个字符的识别，平安产险提出Hamming OCR
极市平台    阅39
在注意力中重新思考Softmax：分解非线性，这个线性transformer变体实现多项SOTA
x_box361    阅2
深度学习|transformers的近期工作成果综述
智能信息    阅29    转2
一张图总结大语言模型的技术分类、现状和开源情况
mrjiangkai    阅152    转3