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申请/专利权人：中国科学院自动化研究所
摘要：本发明提供一种线性复杂度的最少参数注意力逼近的Logos大模型，包括Token混合层和通道混合层；Token混合层用于：将t时刻输入的第一token经可重参数化矩阵分别映射得到查询值、键值、动态衰减值和门控状态；基于键值和动态衰减值确定t时刻的记忆状态，并基于t时刻的记忆状态和查询值得到中间值；将中间值和门控状态进行矩阵运算后经可重参数化矩阵映射得到t时刻的第一输出矩阵；基于所有时刻的第一输出矩阵得到第二token；通道混合层用于：将第二token经可重参数化矩阵映射得到第一矩阵和第二矩阵；将第一矩阵与非线性激活函数进行矩阵运算后与第二矩阵进行矩阵运算，得到通道矩阵；将通道矩阵经可重参数化矩阵映射得到第二输出矩阵。
主权项：1.一种线性复杂度的最少参数注意力逼近的Logos大模型，其特征在于，包括Token混合层和通道混合层；所述Token混合层用于：将t时刻输入的第一token经可重参数化矩阵分别映射得到查询值、键值、动态衰减值和门控状态；基于所述键值和所述动态衰减值确定t时刻的记忆状态，并基于t时刻的记忆状态和查询值得到中间值；将所述中间值和所述门控状态进行矩阵运算后经可重参数化矩阵映射得到所述t时刻的第一输出矩阵；基于所有时刻的第一输出矩阵得到第二token；所述通道混合层用于：将所述第二token经可重参数化矩阵映射得到第一矩阵和第二矩阵；将所述第一矩阵与非线性激活函数进行矩阵运算后与所述第二矩阵进行矩阵运算，得到通道矩阵；将所述通道矩阵经可重参数化矩阵映射得到第二输出矩阵。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院自动化研究所 线性复杂度的最少参数注意力逼近的Logos大模型
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