В чем преимущества разреженного внимания по сравнению с полным вниманием в моделях обработки естественного языка?

Некоторые преимущества разреженного внимания (Sparse attention) перед полным вниманием (Full Attention) в моделях обработки естественного языка:

• Сокращение количества вычислений. www.mql5.com При разреженном внимании модель учитывает только наиболее важные элементы последовательности, что позволяет значительно уменьшить объём вычислений. www.mql5.com Это особенно важно при обработке больших последовательностей. www.mql5.com
• Эффективное управление памятью. dzen.ru Разреженное внимание минимизирует количество обращений к памяти, что повышает производительность. dzen.ru
• Возможность работать с очень длинными текстами. dzen.ru Например, вместо анализа каждого отдельного слова модель оперирует целыми предложениями или абзацами, экономя вычислительные ресурсы. dzen.ru
• Полноценное сквозное обучение. dzen.ru Модель сразу учится оптимально распределять внимание, избегая необходимости в дополнительных этапах тонкой настройки. dzen.ru
• Лучшие результаты в задачах с длинными цепочками рассуждений. dzen.ru Это связано со способностью разреженного внимания отслеживать важнейшие логические связи в огромных контекстах. dzen.ru

Однако у разреженного внимания есть и недостатки: выбор наиболее важных элементов в последовательности может быть неправильным, что приведёт к потере информации. www.mql5.com