RNN

Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）模型是一种用于处理序列数据的神经网络架构，广泛应用于自然语言处理（NLP）任务，如机器翻译、文本生成、对话系统等。 它通过编码器-解码器架构将输入序列（如一个句子）映射到输出序列（另一个句子或序列）。 图片模型结构Seq2Seq 模型由两个主要部分组成。

译者 | 李睿审校 | 重楼Transformer如今已经成为大型语言模型（LLM）和其他序列处理应用程序的主要架构。 然而，它们固有的二次方计算复杂性成为了将Transformer扩展至超长序列时的巨大障碍，显著增加了成本。 这引发了人们对具有线性复杂性和恒定内存需求的架构的兴趣。

序列建模的进展具有极大的影响力，因为它们在广泛的应用中发挥着重要作用，包括加强进修（例如，机器人和自动驾驶）、光阴序列分类（例如，金融欺诈检测和医学诊断）等。在过去的几年里，Transformer 的出现标志着序列建模中的一个重大突破，这主要得益于 Transformer 提供了一种能够利用 GPU 并行处理的高性能架构。然而，Transformer 在推理时较量争论开销很大，主要在于内存和较量争…