OpenAI 开发了一种名为 Sparse Transformer 的新型深度神经网络，它显著提升了生成建模能力。该模型采用了一种重新设计的注意力机制，能够处理比以往长 30 倍的序列，使其能够捕捉图像、文本和声音等数据中复杂、长距离的依赖关系。通过采用稀疏注意力模式和优化内存使用，Sparse Transformer 可以处理包含数万个元素和数百层的序列，并在各个领域取得了最先进的性能。 AI
排序理由 这是一篇研究论文，详细介绍了 OpenAI 在 Transformer 架构方面的一项新算法改进。
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