Effiziente Hybrid-Attention-Modelle: Distill-then-Replace Methode
Transformer‑Architekturen setzen weiterhin Maßstäbe in der Genauigkeit, doch ihre quadratische Zeit‑ und Speicherkomplexität bei langen Sequenzen limitiert die praktische Nutzung. Linear‑Attention‑Mechanismen skalierten…