精选理由
专门为表格数据设计的架构，用交替行列注意力处理无序，还压缩行向量做上下文学习，比硬套LLM聪明多了。
该架构通过交替行列注意力机制同时学习表格中行与列的关系，解决了行列无序问题。采用先压缩每行为向量再进行上下文学习的方式提升计算效率。专门为表格数据重新设计，而非直接套用通用大语言模型。
原文 · AI Will
3/ 架构设计解决了表格数据两个核心问题： 【行列无序】交替行列注意力，同时学行与列的关系 【计算效率】先压缩每行为向量，再做 In-Context Learning 不是把 LLM 硬套表格，是...
3/ 架构设计解决了表格数据两个核心问题： 【行列无序】交替行列注意力，同时学行与列的关系 【计算效率】先压缩每行为向量，再做 In-Context Learning 不是把 LLM 硬套表格，是专门为表格重新设计的 💬 1 🔄 0 ❤️ 0 👀 79 📊 1 ⚡