Расскажите идею Longformer и его разреженного внимания.

Longformer — это архитектура трансформера, разработанная для обработки очень длинных последовательностей, где классический механизм внимания (self-attention) становится вычислительно слишком дорогим.

Идея Longformer заключается в использовании разреженного (sparse) внимания вместо полного (dense) внимания. Вместо того, чтобы вычислять внимание между всеми парами токенов (что имеет квадратичную сложность), Longformer ограничивает внимание локальными окнами и некоторыми глобальными токенами.

Основные особенности:

• Локальное внимание: каждый токен взаимодействует только с ограниченным числом соседних токенов (например, в окне фиксированного размера), что значительно снижает вычислительную нагрузку.
• Глобальное внимание: некоторые специальные токены (например, CLS-токен) могут иметь доступ к всей последовательности, что позволяет модели учитывать глобальный контекст.

Таким образом, Longformer сохраняет способность учитывать контекст, но с линейной по длине последовательности сложностью, что позволяет эффективно работать с очень длинными текстами.

Это особенно полезно в задачах NLP, где нужно анализировать большие документы, например, для классификации, извлечения информации или вопросов-ответов.