"Attention Is All You Need" 是一篇在2017年发表的论文,首次提出了Transformer模型,这一模型在自然语言处理(NLP)领域产生了深远影响。该论文的八位作者分别是: Ashish Vaswani:主要作者之一,当时在Google工作,专注于深度学习和自然语言处理领域。 Noam Shazeer:Google软件工程师,研究兴趣包括机器学习和算法。 Niki Parm...
2017年发表,这篇文章是近几年深度学习最重要的文章之一,开创了MLP、CNN、RNN之后的第四大类模型,可以称作基础模型,可见影响力之大。 作者是Google的员工,八位作者同等贡献。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1706.03762 代码链接:https://github.com/tensorflow/tensor2tensor Abstract 主流的序列转录模型基于复杂的...
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」,这篇研究论文彻底改变了现...
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
2017年,一篇具有里程碑意义的论文——《Attention is All You Need》横空出世,它首次引入了基于自注意力机制的Transformer模型,这一创新架构摆脱了传统的RNN和CNN的束缚,通过并行处理的注意力机制,有效克服了长距离依赖的难题,并显著提升了序列数据处理的速度。Transformer的编码器-解码器结构和多头注意力机制在人工智能...
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。
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...
【文本分类】Attention Is All You Need ·阅读摘要: 本文于2017年6月发布,属于Transformer模型的开山之作,地位不言而喻。Transformer是继于MLP、RNN、CNN模型的又一大模型,且解决了RNN应用于长输入乏力的情况,随后提出的BERT、GPT都是基于Transformer。本文主要基于机器翻译任务来讲述Transformer,近年的论文证明...