Hybrydowa architektura atencji łączy w sobie zalety mechanizmu okna przesuwnego oraz pełnej atencji w sieciach neuronowych. Podejście to pozwala modelowi na lokalne przetwarzanie sąsiadujących tokenów przy jednoczesnym zachowaniu możliwości analizowania globalnych zależności w całym tekście. Dzięki temu znacząco redukowane jest zapotrzebowanie na pamięć i moc obliczeniową, co umożliwia wydajną obsługę bardzo długich sekwencji. W efekcie modele wykorzystujące tę architekturę osiągają wysokie wyniki w złożonych zadaniach przetwarzania języka naturalnego.
Źródło: github.com
