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AI论文精读01|涨点神器:清华提出Agent注意力机制
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解决问题: 当前火热的大模型均基于Transformer架构,而注意力模块是Transformer中的关键组件,能为模型提供全局的感受野,但其过高的Attention计算复杂度限制了其在各种场景中的应用。 贡献点: 1. 本篇工作提出了一种广义的线性注意力机制,即Agent Attention,其计算效率远高于广泛采用的Softmax attention,同时保留了全局上下文建模的能力。 2. 大量的实验证明了Agent Attention在图像分类、目标检测、语义分割和图像生成等多种视觉任务上取得良好的效果,并且在处理高分辨率场景时表现尤为出色,这为开发更大规模、更高粒度、更贴近实际应用的视觉和语言大模型提供了新的思路和方法。 3. Agent Attention能够加速Stable Diffusion生成过程并显著提高了图像生成质量,而无需任何额外训练。这一改进为扩散模型的加速和优化提供了全新的研究方向和可能性。
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