Full Attention 的公式： Attention(Q, K, V) = softmax\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d}}\right)V 其中 Q, K, V \in \mathbb{R}^{N \times d}。这一步的瓶颈就是 QK^T：产生了一个 N \times N 的矩阵。方法：如何绕开 QK^T Sparse：只计算一部分 QKᵀ（如局部块或p

#Attention机制 #复杂度优化 #Sparse #Linear #Low-rank

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Full Attention 的公式： Attention(Q, K, V) = softmax\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d}}\right)V 其中 Q, K, V \in \mathbb{R}^{N \times d}。 这一步的瓶颈就是 QK^T：产生了一个 N \times N 的矩阵。 方法：如何绕开 QK^T Sparse：只计算一部分 QKᵀ（如局部块或p

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