近年来，由于计算力的快速增长，Transformer的二次计算复杂度并未得到有效解决，尤其是在大规模工业应用方面。为此，一组研究人员提出了一种名为 Lightning Attention的新一代注意力机制，该机制通过交换QKV相乘的先后顺序来优化计算效率和效果。此外，由于其具有更低的理论计算复杂度和更快的训练速度，因此被认为是解决Transformer二次计算问题的理想选择。然而，尽管存在这些优点，但传统Transformer仍然被视为最佳解决方案。该研究结果为未来解决Transformer的二次计算问题提供了新的思路。

随着计算力的快速增长，Transformer的二次计算复杂度并未得到有效解决，特别是在大规模工业应用方面。为了找到有效解决这一问题的方法，一组研究人员提出了一个新的注意力机制——Lightning Attention。这一机制通过交换QKV相乘的先后顺序来优化计算效率和效果。

Lightning Attention的基本思想是，在使用自注意力的方式的基础上，引入了头部的QKV和尾部的QKV策略。在自注意力阶段，将每个任务分解成几个局部的子任务，然后对每一个子任务分别进行处理。而在尾部的QKV策略中，每个局部任务都可以作为一个单独的参数进行处理，而不仅仅是一个整体任务的一部分。

这种新机制的优点在于，它能够有效地利用网络中的信息，并且可以显著提高计算效率。例如，对于大规模的图像识别任务，传统的自注意力机制可能会因为需要考虑整个网络中的所有局部任务而变得非常慢。而Lightning Attention则可以通过替换QKV来优化这个过程，从而达到快速处理大规模数据的目的。
然而，尽管存在这些优点，传统Transformer仍然被视为最佳解决方案。这是因为它的优势在于它可以更好地利用梯度信息，而且其理论计算复杂度相对较低。此外，传统的Transformer也可以更容易地适应不同的任务类型，而无需进行大量的调整。
虽然Lightning Attention在理论上有可能比传统Transformer更有效率，但在实际应用中，考虑到计算资源的限制以及可能的性能损失，传统的Transformer仍然是最好的选择。这也是为什么许多研究都在寻找如何改进传统的Transformer，以便在一定程度上克服其缺点，从而提高其性能。
总的来说，虽然新型注意力机制 Lightning Attention 提供了一些新的可能性，但它还没有完全替代传统的Transformer。在未来的研究中，我们需要继续探索如何结合这两种方法，以便能够在满足特定需求的同时，最大化性能。
这只是我对近年来 Transformer 的一些观察和理解，更多的细节还需要进一步的科学研究。我期待着未来的进展，也期待着我能在这个领域做出更大的贡献。