Self-Attention的复杂度是O(n²)，有哪些降低复杂度的方法？

题目摘要

多模态算法工程师面试题：Self-Attention的复杂度是O(n²)，有哪些降低复杂度的方法？重点考察对注意力机制计算瓶颈的认知、稀疏注意力和线性注意力的原理、工程优化思路。可结合这题考察对注意力机制优化方向的了解。建议按优化思路分类： 1....

岗位方向：多模态算法工程师
所属章节：Transformer架构
当前小节：注意力机制与传统卷积的区别
考察重点：对注意力机制计算瓶颈的认知、稀疏注意力和线性注意力的原理、工程优化思路。
作答建议：这题考察对注意力机制优化方向的了解。建议按优化思路分类： 1. 先说为什么是O(n²)（QK^T矩阵乘法） 2. 列举2-3种主流优化方法 3. 每种方法简单说原理和代表工作

考察要点

对注意力机制计算瓶颈的认知、稀疏注意力和线性注意力的原理、工程优化思路。

这题考察对注意力机制优化方向的了解。建议按优化思路分类： 1. 先说为什么是O(n²)（QK^T矩阵乘法） 2. 列举2-3种主流优化方法 3. 每种方法简单说原理和代表工作

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