Perceiver AR模型通过其特有的架构来处理模态无关的自回归生成。它首先将长范围的输入映射到一个较小的隐空间中,然后在隐空间中进行所有的注意力操作。通过这种方式,Perceiver AR能够处理各种模态的输入数据,如RGB级图像、标记化语言以及音频等。此外,通过引入隐空间处理顺序和使用因果掩码的交叉注意力和自注意力机制,Perceiver AR确保了自回归生成的能力,即每个输出都依赖于之前所有的输入。
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