Как оптимизировать обработку длинных последовательностей данных в компьютерных программах?

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

• Непрерывный механизм внимания. habr.com Позволяет обращаться к прошлому контексту как к непрерывному сигналу, а не как к дискретной последовательности. habr.com Это уменьшает сложность внимания с квадратичной до линейной относительно длины контекста. habr.com
• Склеивание и сжатие памяти. habr.com Склеивание памяти заключается в том, что каждый новый элемент добавляется в конец долгосрочной памяти, образуя более длинную последовательность. habr.com Сжатие памяти заключается в том, что каждые два соседних элемента объединяются в один элемент с помощью линейного преобразования. habr.com Это уменьшает длину долгосрочной памяти вдвое и сохраняет её информативность. habr.com
• Деление на пакеты блоков. paperswithcode.com 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. paperswithcode.com

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

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