Sparse Attention
Categoria
Termos Tecnicos Avancados
Sparse Attention e uma variante do mecanismo de atencao em Transformers que calcula atencao apenas para subconjuntos de tokens em vez de todos. Reduz complexidade de O(n2) para O(n log n) ou O(n), permitindo processar sequencias muito longas.
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Termos Tecnicos Avancados
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O que e Sparse Attention
Sparse Attention e uma modificacao do mecanismo de self-attention padrao em Transformers que reduz o custo computacional ao calcular atencao apenas entre subconjuntos estrategicos de tokens, em vez da atencao completa entre todos os pares.
Tipos de Sparse Attention:
- Local attention: cada token atende apenas a vizinhos proximos
- Strided attention: padrao de atencao em intervalos regulares
- Global tokens: alguns tokens especiais atendem a todos
- Combinacoes hibridas: mistura de padroes locais e globais
Beneficios:
- Reduz complexidade quadratica para linear ou quasi-linear
- Permite processar documentos com milhoes de tokens
- Menor uso de memoria GPU durante inferencia
- Base para modelos com context windows enormes
A Trilion aplica arquiteturas com Sparse Attention em projetos que exigem processamento de documentos longos e contextos extensos, otimizando performance sem sacrificar qualidade de compreensao.
