ИИ и сложнейшие проблемы мира · Физика · arXiv · 2026-10-21
Это SParTA: модульная, эффективная и масштабируемая архитектура трансформера для тегирования струй
Оригинальное название: This is SParTA: A modular, efficient and scalable transformer architecture for jet-tagging
Разметка струй на высокоэнергетических коллайдерах сталкивается с квадратичными затратами памяти на полный self-attention по всем составляющим струи. SParTA применяет квадратичное внимание взаимодействий (interaction attention) только к N самым жёстким составляющим, упорядоченным по убыванию поперечного импульса, а остальные мягкие составляющие интегрирует через линейный cross-attention, динамически вычисляя попарные признаки из 4-импульсов. Модель с 300 тыс. параметров достигает 92.02% AUC и 85.06% точности при кварк-глюонной разметке, что соответствует Particle Transformer с 2.14 млн параметров при числе параметров в семь раз меньше, и превосходит IAFormer на 21% по подавлению фона при 30% эффективности выделения сигнала, а при разметке усиленных топ-струй опережает ParT и ParticleNet, имея 511 тыс. параметров.