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クセつよ太郎🎤🥷
40年間こんなん、なーにが美味しいんかぃやと思って食べてなかったんですよね。
でも今日何を血迷ったか野菜別のカレー🍛が出てきて食べたんですよ…(写真は拾い画)
なーーんで今まで一緒に煮込んでたんだこの野郎!クソうめぇ!っていう事がありました。
今度から野菜は一緒にするでないぞ!というレベルでしたとさ。
(🍆オクラ🫑は別でオリーブオイルで炒めて塩コショウ)
#クセのいちおシリーズ追加
#納豆とご飯別々で食べるとそれぞれの美味しさ味わえるのと同じ感じ?
ろ

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くつみ
ばあちゃんちやん!!!

白石八
#ハノンノオト

ナッツ
すごすぎる…!!

ヴィク

ようこ
LINEARATTENTIONはどのように機能するのか?
LINEARATTENTIONは、従来のアテンションメカニズムを改良したもので、特に計算効率が高いのが特徴です。以下にその機能を簡単に説明します。
基本的な仕組み:
従来のアテンションでは、全ての入力トークン間の相互作用を計算するため、計算量が膨大になります。これに対し、LINEARATTENTIONは、トークン間の相互作用を線形に近い計算で処理します。
計算効率:
LINEARATTENTIONは、入力の長さに対して線形の計算量で済むため、大規模なデータセットや長いシーケンスを扱う際に非常に効率的です。これにより、メモリ使用量も削減されます。
実装方法:
LINEARATTENTIONは、特定の数学的手法を用いて、トークン間の関係を簡略化します。具体的には、カーネル法を利用して、アテンションの計算を近似します。
メリット:
計算速度が速く、リソースの消費が少ないため、リアルタイム処理や大規模なモデルに適しています。また、長いシーケンスを扱う際のパフォーマンスが向上します。
このように、LINEARATTENTIONは、効率的な計算を実現しつつ、従来のアテンションメカニズムの利点を活かすことができる技術です。

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