Hyena Hierarchy：基于隐式卷积的长序列建模能力 各位同学，大家好！今天我们来深入探讨一种新兴的Transformer替代方案：Hyena Hierarchy。随着序列长度的不断增长，Transformer在计算复杂度和内存占用方面的挑战日益凸显。Hyena Hierarchy作为一种创新的架构，旨在通过隐式卷积来高效处理长序列，并克服Transformer的一些固有局限性。 1. Transformer的瓶颈与长序列建模的需求 Transformer模型在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大成功，其核心机制是自注意力机制。自注意力允许模型在处理序列中的每个元素时，都能关注到序列中的所有其他元素，从而捕捉长距离依赖关系。然而，这种全局注意力机制的计算复杂度为O(N^2)，其中N是序列长度。这意味着随着序列长度的增加，计算量呈平方级增长。 此外，Transformer的内存需求也与序列长度呈平方关系，这使得处理非常长的序列变得非常昂贵，甚至不可行。因此，我们需要更高效的长序列建模方法。 长序列建模的需求在多个领域都很迫切，例如： 基因组学: 分析完整的基因组序列需要处理数百万 …