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NeurlPS 2026 即插即用 | Transformer篇 | 跳出 N² 复杂度!MiTA 共享压缩专家 + 稀疏专家,高效处理超长 Token 序列,兼顾全局上下文与局部细节
2026/10/15 21:24:24 网站建设 项目流程

文章目录

  • 模块出处
  • 模块介绍
  • 模块提出的动机(Motivation)
  • 适用范围与模块效果
  • 模块代码及使用方式

模块出处

Paper:Mixture-of-Top-k Attention: Efficient Attention via Scalable Fast Weights

Code:https://github.com/QishuaiWen/MiTA

模块介绍

Mixture-of-Top-k Attention (MiTA):

MiTA算法流程:

专家收集的键值和路由查询的可视化:专家的键值对和路由查询都不局限于本地窗口。

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