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// ◎ Transformer 与注意力

滑动窗口/稀疏注意力

每个 token 只看附近窗口加少量全局 token,让注意力线性增长。

Sliding-Window & Sparse Attention 2020 进阶 核心

通俗解释

完整注意力的计算量随长度平方增长。Longformer 让大多数 token 只看邻近窗口,少数全局 token 看全文,从而处理长文档。Mistral 7B、Gemma 等用滑动窗口层与全局层交替。

用在哪里:Mistral 7B、Gemma 2/3

时间轴 · 前置 → 当前 → 后继

2017 Transformer 与…2020 滑动窗口/稀疏注意力2023 注意力汇聚点 Stream…2025 原生稀疏注意力 NSA

01原始论文

Longformer: The Long-Document Transformer

Iz Beltagy, Matthew E. Peters, Arman Cohan · 2020

arXiv ↗ ✓ 已核实 · arXiv API

02知识位置

左边先学;右边是学完它之后可以学的。

Transformer 与自注…原生稀疏注意力 NSA注意力汇聚点 Streamin… 滑动窗口/稀疏注意力

左:前置 · 右:后继 · 虚线:相关。看完整关系图 →

03学习资料

官方文档、图解、课程和参考实现,链接都核对过。

04在课程里哪里学

给 AI 读 / 数据说明

数据更新于:AI 算法图谱与课程体系(北京时间)