基于Transformer架构的多模态学习综述：方法、应用与未来方向
本文系统性地综述了基于Transformer架构的多模态学习研究进展，涵盖视觉-语言预训练、跨模态检索、多模态生成等核心任务。通过对近三年发表的200余篇相关论文的梳理...
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探讨了基于Transformer的大语言模型在参数规模增长过程中出现的涌现能力现象，分析了规模定律的适用范围和局限性，提出了能力边界的理论框架...
针对标准Transformer中自注意力机制O(n²)的计算复杂度问题，综述了近年来提出的各种高效注意力变体，包括线性注意力、稀疏注意力、局部注意力等方案...