Machine learning

لونغفورمر / بيغ بيرد

تستبدل نماذج المحولات (Transformers) ذات التسلسل الطويل مثل لونغفورمر (Longformer) (Beltagy, Peters & Cohan, 2020) وبيغ بيرد (BigBird) (Zaheer et al., 2020) آلية الانتباه القياسية ذات التعقيد التربيعي O(n²) بآليات انتباه متفرقة (sparse attention) تتناسب خطيًا O(n) مع طول التسلسل. هذا يسمح لنموذج واحد بالانتباه إلى آلاف الرموز (tokens) - مستندات كاملة، نصوص قانونية، أو تسلسلات جينومية - التي لا يمكن لنموذج محولات تقليدي استيعابها.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

المصادر

  1. Beltagy, I., Peters, M. E. & Cohan, A. (2020). Longformer: The Long-Document Transformer. arXiv. link
  2. Zaheer, M. et al. (2020). Big Bird: Transformers for Longer Sequences. NeurIPS. link

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 1). Long-Sequence Transformers with Sparse Attention (Longformer / BigBird). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/deep-learning/longformer-bigbird

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

يُستشهد بها في

ScholarGateLongformer / BigBird (Long-Sequence Transformers with Sparse Attention (Longformer / BigBird)). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/deep-learning/longformer-bigbird · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026