导读：本期，我们将一同探索由小伙伴原创的《线性注意力》。这不仅是一份知识的分享，更凝结了创作者的思考与热情。接下来的内容，将为您清晰梳理其核心脉络与独特价值。如果您从《线性注意力》中获得了一丝启发或帮助，您的每一次点赞与转发，都将化为对创作者最直接的认可与支持，让有价值的思想传播得更远。知识因分享而拥有更大能量，感谢您成为这传播链条中的重要一环。
线性注意力是什么？RetNet为何被称为Transformer的有力替代方案 把传统Transformer的自注意力换成线性计算，模型就能在长序列上大幅降低显存与算力开销，这便是线性注意力的核心思路。RetNet用门控递归与共享权重机制，在训练时保持并行、推理时实现O(1)记忆，避免了自回归解码的堆叠瓶颈。相比标准Transformer，它在语言建模与长文本任务中表现... 栏目：AI大模型 时间：08-11 线性注意力 RetNet Transformer替代
