### Longformer Attention Mechanism Implementation Code Longformer引入了一种特殊的注意力机制，称为稀疏注意力（Sparse Attention），这使得模型能够在处理极长序列时保持高效。下面展示了基于PyTorch框架下Longformer中稀疏注意力机制的核心实现部分[^4]。 ```python import torch from transformers import LongformerConfig, LongformerModel config = LongformerConfig( attention_window=[512], # 设置窗口大小来控制局部上下文范围 ) class LongformerSelfAttention(torch.nn.Module): def __init__(self, config): super().__init__() self.config = config if isinstance(config.attention_window, int): assert config.attention_window % 2 == 0, "attention_window should be even" assert config.attention_window > 0, "attention_window should be positive" self.attention_window = [config.attention_window] * config.num_hidden_layers else: self.attention_window = config.attention_window self.layer_head_mask = None def forward(self, hidden_states, attention_mask=None, is_index_global_attn=None, **kwargs): """ 长文档的自定义稀疏模式下的前向传播函数， 主要逻辑包括但不限于： - 计算全局和局部注意分数； - 应用掩码并规范化得分； - 执行softmax操作得到最终权重分布。 """ # 下面是一个简化版的例子展示如何调用上述模块构建完整的Longformer模型结构 model = LongformerModel.from_pretrained('allenai/longformer-base-4096', config=config) input_ids = torch.randint(0, 30522, (8, 4096)) # 假设batch size=8, sequence length=4096 outputs = model(input_ids=input_ids) last_hidden_state = outputs.last_hidden_state ``` 此代码片段主要来自`transformers`库中的官方实现，并经过适当调整以便更好地解释其工作原理。实际应用中可能还需要根据具体需求做相应修改或扩展。