Attention Is All You Need 是Google发表在NIPS 2017 的一项工作,在 NLP 乃至 AI 发展历程中的重要性就不多说了,还是直接重读论文吧。 对于NLP 中的 sequence to sequence (seq2seq, sequence transduction) 任务,比如机器翻译、文本摘要等,基本都采用Encoder-Decoder with Attention 框架来处理,其中 Encoder/Decode...
《Attention Is All You Need》是Google在2017年提出的一篇将Attention思想发挥到极致的论文。该论文提出的Transformer模型,基于encoder-decoder架构,抛弃了传统的RNN、CNN模型,仅由Attention机制实现,并且由于encoder端是并行计算的,训练时间大大缩短。 Transformer模型广泛应用于NLP领域,机器翻译、文本摘要、问答系统等等,目...
论文原文:Attention is all you need image.png 这篇论文是Google于2017年6月发布在arxiv上的一篇文章,现在用attention处理序列问题的论文层出不穷,本文的创新点在于抛弃了之前传统的encoder-decoder模型必须结合cnn或者rnn的固有模式,只用attention,可谓大道至简。文章的主要目的是在减少计算量和提高并行效率的同时不损...
Transformer 是谷歌在 2017 年底发表的论文Attention Is All You Need中所提出的 seq2seq 模型,Transformer 的提出也给 NLP 领域带来了极大震动。现如今,不少模型还是以 Transformer 作为特征抽取机制 ,比如 BERT 就是从 Transformer 中衍生出来的预训练语言模型。 Overview Transformer 完全抛弃了传统的 CNN 和 RNN,...
2017年,Google机器翻译团队发表的《Attention is all you need》中大量使用了自注意力(self-attention)机制来学习文本表示。 参考文章:《attention is all you need》解读 1、Motivation: 靠attention机制,不使用rnn和cnn,并行度高 通过attention,抓长距离依赖关系比rnn强 ...
Google Brain 团队在 2017 年发表的一篇论文引发了 AI 革命,论文标题极具吸引力:「注意力就是你所需的一切(Attention is All You Need)」。 该论文介绍了 Transformer 架构,该架构后续成为了包括 OpenAI 的 GPT-4 在内的大型语言模型之核心。 正如Chroma 联合创始人 Anton Troynikov 此前解释的那样,Transformer...
Attention is All You Need的发表对自然语言处理领域产生了深远的影响。首先,基于自注意力机制的Transformer模型被广泛应用于机器翻译任务,取得了显著的提升。其次,该模型的成功也促进了自然语言处理领域其他任务的研究,如问答系统、文本摘要、语义理解等。最重要的是,Attention is All You Need的成功证明了自注意力机制...
如今,Polosukhin 被视为现代人工智能的创始人之一。Polosukhin 与七位 Google 同事共同撰写了著名的 2017 年论文《Attention Is All You Need》,他们被统称为“Transformer 8”。今年三月,在 Nvidia 年度开发者大会上,这八人中的七人首次同台亮相。首席执行官 Jensen Hu
标题+作者 标题：Attention Is All You Need 发表：NIPS-2017 机构：Google Comments by Li Mu: 8个...