Дмитрий Орлов15 августа 2026 г.5 мин чтения
Nyströmformer применяет метод Нистрома для оптимизации self-attention, значительно снижая затраты на время и память.
Кратко:
- ●Nyströmformer использует метод Нистрома для self-attention.
- ●Значительно снижает использование памяти и ускоряет вычисления.
- ●Превосходит или сравним с Linformer и Longformer.
- ●Доступен на платформе Hugging Face для практического применения.
Nyströmformer: новый этап в развитии трансформеров
В феврале 2021 года исследователи из Университета Висконсин-Мэдисон и Google Brain предложили инновационную модель трансформера — Nyströmformer. Эта модель применяет метод Нистрома для аппроксимации механизма self-attention, что позволяет значительно снизить вычислительные затраты.
Проблема стандартного self-attention
Стандартный self-attention требует O(n²) времени и памяти, что ограничивает эффективность трансформеров при обработке длинных последовательностей. Nyströmformer решает эту проблему, применяя метод Нистрома, который использует лишь m «маяков» вместо полного набора токенов. Обычно m значительно меньше n, что позволяет снизить сложность до O(n).
