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更深入地研究表明,在Transformer架构中,注意力机制的计算量,与上下文长度的平方成正比(尽管到2026年,线性注意力技术已广泛应用,资源消耗依然可观)。这意味着,处理长文本背景下的1000个词元,其成本远高于处理短文本中的同等数量词元。复杂的原理细节在此不做展开,但其核心在于:模型处理词元的“方法”以及不同的任务类型,决定了截然不同的计算次数需求,并最终影响实际资源消耗。
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