核心算法的创新设计
针对传统Transformer在长上下文任务中的性能衰减,Long-VITA提出动态logits掩码技术。该方案通过分析token间的相对位置关系,自动屏蔽无关的远程连接。在1M token的文本理解测试中,相比传统稀疏注意力方法,其语义连贯性指标提升41%。具体实现中,模型会建立分层注意力窗口:局部窗口处理细粒度特征,全局窗口维护宏观语义。这种设计在保持O(n)计算复杂度的同时,使模型能准确捕捉类似’视频第53分钟出现的关键人物’这样的长程依赖关系。
この答えは記事から得たものである。Long-VITA:非常に長い文脈出力をサポートする視覚言語モデルについて