《Attention is all you need》这个名字来源于披头士乐队的歌曲《All You Need Is Love》,这是该论文的谷歌团队成员之一 Llion Jones 提议用这个歌曲的名字改造的,他是来自英国伯明翰大学的硕士。 首先,需要承认,“Attention is all you need”的言外之意是“在 Transformer模型架构中完全放弃了 RNN 与 CNN,所以...
《Attention Is All You Need》是一篇由Google DeepMind团队在2017年发表的论文,该论文提出了一种新的神经网络模型,称为Transformer模型,用于自然语言处理任务。 该模型的创新点在于使用了一种称为“自注意力机制(self-attention mechanism)”的技术,以取代传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)等结构,这使得模...
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
编译:Frank,Foresight News 编者注:《Attention Is All You Need》论文发表于 2017 年,截止目前被引用超 11 万次,它不仅是当今以 ChatGPT 为代表的大模型技术起源之一,其中介绍的 Transformer 架构和注意力机制也被广泛用在了 Sora、AlphaFold 等众多或将改变世界的 AI 技术之中。 「Attention Is All You Need」...
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...
2018 年，谷歌的一篇论文引爆了 NLP 学界。在这篇论文中，研究者提出了一种名为 BERT 的模型，刷新了 11 项 NLP 任务的 SOTA 记录。众所周知，BERT 之所以能取得如此成功，很大程度上要归功于其背后的 Transformer 架构。2017 年，谷歌在《Attention is All You Need》一文中提出了 Transformer。自提出以来，它...
“Attention is all you need”一文在注意力机制的使用方面取得了很大的进步,对Transformer模型做出了重大改进。 目前NLP任务中的最著名模型(例如GPT-2或BERT),均由几十个Transformer或它们的变体组成。 背景 减少顺序算力是扩展神经网络GPU、ByteNet和C...
注意力机制(Attention Mechanism)旨在提高模型在处理序列数据时的表现,核心思想是允许模型在生成输出时“关注”输入序列的不同部分,从而能够捕捉和利用输入中的关键信息。 注意力机制的核心概念: 对齐:注意力机制为每个输出元素生成一个对齐分数,表示该输出元素应该关注输入序列中的哪些部分。这个对齐分数通常是通过计算输入...
《Attention Is All You Need》论文提出的Transformer架构在多个NLP任务中展现了出色的性能，引领了生成式...
Attention is all you need 摘要 The dominant sequence transduction models are based on complex recurrent or convolutional neural networks that include an encoder and a decoder. The best performing models also connect the encoder and decoder through an attention mechanism. We propose a new simple netwo...