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对 attention 机制的再思考：softmax 的强制归一化（sum=1）可能是一个过于强的归纳偏置。 gating 实际上赋予了 attention 机制 “unnormalized” 的能力（即输出的总能量可以根据 query. 通俗解释 sparse attention 的原理： 想象你在读一本长篇小说，如果每一页都要仔细读完全文才能理解剧情，效率会非常低。实际上，你会 快速跳过无关段落，只聚焦关键章节和人物对话，. 为什么m2是full attention 引言 最近有很多朋友问，为什么开历史倒车，m2变成了一个全full attention的模型。辗转在各个聊天框后，还是决定写个博客说道说道这里的心路历程。真要.
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这些attention的一般形式可以写作 \mathrm {attention} (s, h)=\mathrm {score} (s,h)\cdot h 。这里的 s 就是decoder的hidden state（也就是前文的 y ）， h 就是encoder的hidden state。 （当.
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