Megalodon架构：利用CEMA提升长序列建模的门控注意力机制 大家好！今天我们要探讨一个令人兴奋的话题：Megalodon架构。这是一种旨在改进长序列建模的新方法，它巧妙地结合了复数指数移动平均（CEMA）和门控注意力机制，从而克服了传统Transformer在处理超长序列时遇到的效率瓶颈。 1. 长序列建模的挑战 在深入Megalodon架构之前，我们先来回顾一下长序列建模所面临的挑战。传统的Transformer模型，以其强大的自注意力机制，在各种自然语言处理任务中取得了显著的成功。然而，自注意力的计算复杂度是序列长度的平方级别（O(N^2)），这使得它在处理长序列时变得极其昂贵，无论是计算资源还是内存消耗都难以承受。 举个例子，假设我们要处理一个长度为10000的序列，自注意力机制需要计算10000 * 10000 = 1亿次注意力权重，这对于GPU来说都是一个巨大的负担。更长的序列，例如处理视频或基因序列，长度可能达到数十万甚至数百万，这种情况下，传统的Transformer几乎无法应用。 为了解决这个问题，研究人员提出了许多优化方法，例如稀疏注意力、线性注意力、以及基于 …