一个长文档理解任务，输入平均 5000 token，需要抽取实体关系。当前用 BiLSTM+CRF 效果遇到瓶颈。团队想上自注意力。成本约束：单卡 A100 推理，batch=8，P99 延迟 200ms。作为技术负责人，你会选标准自注意力还是稀疏/线性/局部/层次化方案？如何保证跨 3000 token 的远距离实体对仍能交互？请给出技术路线和团队分工。

面试官在考什么

判断候选人能否理解自注意力 O(n^2) 的本质，在长序列和延迟约束下选择合适变体，并设计覆盖远距离依赖的机制和落地计划。

自注意力

回答框架 · 前两步

1. 复杂度：标准自注意力 O(n^2) 时间和显存，5000 长度下注意力矩阵 25M 元素，batch=8 显存压力大。
2. 优化路线：内存高效的 IO 优化实现仍为 O(n^2)；稀疏/局部/滑动窗口、线性注意力、层次化/分块注意力可降低复杂度。

延伸阅读

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