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Transformer架构作为人工智能领域的明星，以自注意力机制为核心，引领了自然语言处理的革新。然而，处理长上下文时，自注意力计算的资源消耗成为瓶颈。为解决这一问题，研究人员提出Tree Attention方法，通过树状归约分解计算任务，提高效率。此方法不仅减少了通信量和内存使用，且在多GPU环境下比现有方法快8倍。Tree Attention的提出不仅优化了长文本处理，还为Transformer模型的内部机制提供了新的理解视角，预示着在AI研究和应用中具有广泛潜力。