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金字塔形Transformer
资料介绍
一、Transformer架构的发展瓶颈与演进需求
Transformer自2017年提出以来，凭借自注意力机制实现了对长距离依赖的建模能力，成为自然语言处理、计算机视觉等领域的核心基础架构。原始Transformer的核心设计是全连接自注意力机制，每个输入token都会与其他所有token计算注意力权重，这使得其时间复杂度为
（$n$为序列长度），当处理长序列任务（如长文档理解、高分辨率图像、长视频分析）时，计算量和显存占用会急剧增长，严重限制了模型的应用范围。
为了降低Transformer的复杂度，业界已经提出了多种优化方案，比如稀疏注意力、线性化注意力、滑动窗口注意力等，但这些方法大多通过限制注意力的交互范围来降低复杂度，一定程度上牺牲了长距离建模的能力。金字塔形Transformer就是在这样的背景下提出的，它通过多尺度金字塔状的特征层次结构，在降低计算复杂度的同时，保留了长范围信息交互的能力，成为当前Transformer架构演进的一个重要方向。
二、金字塔形Transformer的核心架构设计
金字塔形Transformer的核心设计思路是构建从细到粗的多层级特征金字塔，不同层级处理不同粒度的信息，通过跨层级注意力实现全局信息交互，整体结构符合人类视觉和语言处理中“从局部细节到全局抽象”的认知规律。
2.1 层级结构设计
金字塔形Transformer一般包含4个层级，从底层到顶层，特征图的分辨率逐步降低，通道维度逐步增加，形成下宽上窄的金字塔形状：
1. 底层（第1层级）：处理原始输入的细粒度特征，保持最高的特征分辨率，主要负责提取局部细节信息，比如文本中的字词语义、图像中的边缘纹理。该层级token数量最多，一般仅在局部范围内做注意力计算，控制整体计算量。
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| 金字塔形Transformer.docx | 16K |
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