Для оптимизации обработки длинных последовательностей данных в компьютерных программах можно использовать следующие подходы:

• Непрерывный механизм внимания. 1 Позволяет обращаться к прошлому контексту как к непрерывному сигналу, а не как к дискретной последовательности. 1 Это уменьшает сложность внимания с квадратичной до линейной относительно длины контекста. 1
• Склеивание и сжатие памяти. 1 Склеивание памяти заключается в том, что каждый новый элемент добавляется в конец долгосрочной памяти, образуя более длинную последовательность. 1 Сжатие памяти заключается в том, что каждые два соседних элемента объединяются в один элемент с помощью линейного преобразования. 1 Это уменьшает длину долгосрочной памяти вдвое и сохраняет её информативность. 1
• Деление на пакеты блоков. 2 Метод делит каждый ввод длинной последовательности на пакет блоков, затем выравнивает межблочную информацию на этапах кодирования и, наконец, выбирает наиболее репрезентативные скрытые состояния из кодера для процесса декодирования. 2

Также для оптимизации производительности программы в целом можно оптимизировать циклы и работу с памятью. 4 Например, избегать многократного вычисления одних и тех же данных на каждой итерации цикла, которое можно выполнить один раз за его пределами. 4 Также можно сжимать данные, перевычислять их и избегать дублирования данных. 4

Выбор конкретного метода оптимизации зависит от конкретной задачи и условий разработки программы.