BERT注意力机制的存储量与序列长度呈二次关系。在长文本的情况下，存储需求变得难以承受，BigBird的块稀疏注意力就是为了解决这个问题而设计的。 BigBird 论文是处理此类问题的最新模型之一。它使用块稀疏注意力来替代原来的像BERT这样的全注意力机制。与BERT同等算力下，可处理的序列长度达到4096。

现在，可用的单词可以仅用这些单词而不是所有单词来计算。计算attention时，将序列中的关键序列复制两次，一次向左平移一个位置，另一次向右平移一个位置，然后将查询序列直接与三个关键序列向量相乘即可实现所有滑动令牌的计算。示例窗口为3，即仅考虑可用单词的前一个单词和下一个单词。

1、麻辣隔壁点名

相邻词非常重要。当前单词的含义很大程度上取决于其相邻的前一个单词和相邻的后一个单词。这就是注意力的滑动。上图展示了三种连接类型：全局连接、滑动连接、随机连接。每个节点代表一个单词，每条线代表注意力。如果两个词之间没有联系，则说明这两个词之间没有进行注意力计算。外泌体的主要功能是传递生物信号和物质，如蛋白质、mRNA、miRNA和DNA。

2、麻辣隔壁第三季开头

本博客的目的是让读者深入了解Big Bird的运行机制，快速使用Transformers仓库上手BigBird模型。全局令牌：有一些词需要考虑所有其他词，并且所有其他词也需要考虑。

3、麻辣隔壁第一季全集

如果building是全局词，模型需要知道某些字符中单词NLP和单词HuggingFace之间的关系（这两个词在最左边和最右边），那么需要将单词building设置为全局词处理NLP和HuggingFace之间的关系。中国bigbird预训练模型现已开源，从tiny到base共5个级别的预训练模型。

远程依赖关系：某些任务需要捕获相距较远的单词之间的关系。例如，问答模型需要将原文中的每个单词与整个问题进行比较，以发现原文中哪些单词序列更适合正确答案。回答。对于全局注意力，每个注意力查询都是用输入的所有其他单词来计算的。

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