Gated Linear Attention (GLA)：在硬件高效性与语言建模能力之间寻找线性注意力的最优解 大家好，今天我们来探讨一个在自然语言处理领域，特别是Transformer架构中备受关注的话题：Gated Linear Attention，简称GLA。 我们将深入研究 GLA 及其背后的动机，剖析其数学原理和代码实现，并探讨它在硬件效率和语言建模能力之间的平衡。 1. 注意力机制的演进与挑战 Transformer 模型及其核心的自注意力机制，在各种 NLP 任务中取得了显著的成功。 然而，标准的自注意力机制存在一个根本性的挑战：它的计算复杂度是序列长度的平方级别 (O(L²))，这限制了它在处理长序列时的可扩展性。 传统的自注意力计算方式如下： Attention(Q, K, V) = softmax(Q Kᵀ / √dₖ) V 其中，Q, K, V 分别代表 Query, Key, Value 矩阵，dₖ 是 Key 的维度。 这种计算方式需要计算所有 Query 和 Key 之间的点积，导致复杂度为 O(L²)。 为了解决这个问题，研究人员提出了各种线性注意力机制， …
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