“Attention is all you need”,用如此毫无遮掩的狂妄字眼作为论文标题,说明了构建 Attention 机制的谷歌人工智能团队强大的底层学术理论基础,他们深深知道 Attention 机制背后的逻辑映射出了这个多模态的大千世界以及无处不在的个体排列机制。凡是理论基础底座坚实稳固的,建立起的大楼自然也会足够高、足够宏伟。 作为社会...
这是第一篇:《Attention Is All You Need》 。这篇论文可以说是自然语言处理领域的一个里程碑,它引领了NLP模型架构的变革,并对各种NLP任务产生了深远的影响。 Powered by 「大聪明GPT」 国内目前在搞大模型的人还是很少很少,并且很多技术就是大厂独有的,根本不会对外分享。世面上也鲜有系统的学习资料。 那有没...
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」...
作者: andyding 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...
以 AI+IoT 驱动零售门店数字化转型 」为主题带来智慧农业和智慧零售行业的一手解读。 添加机器之心小助手，加入直播群。 © THE END 转载请联系本公众号获得授权 投稿或寻求报道：content@jiqizhixin.com 原标题：《谷歌自锤Attention is all you need：纯注意力并没那么有用，Transformer组件很重要》
论文:《Attention is all you need》 为什么要使用attention,这也是本文中所以解决的问题: 1.时间片 t 的计算依赖于 t-1 时刻的计算结果,这样限制了模型的并行能力; 2.虽然LSTM在一定程度上可以缓解了长期的依赖问题,但是对于特别长期的依赖现象LSTM任然是无能为力,也可以说在encoder和decoder之间的语义向量content...
标题：Attention Is All You Need 发表：NIPS-2017 机构：Google Comments by Li Mu: 8个作者都是...
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...
谷歌昨天在arxiv发了一篇论文名字教Attention Is All You Need,提出了一个只基于attention的结构来处理序列模型相关的问题,比如机器翻译。传统的神经机器翻译大都是利用RNN或者CNN来作为encoder-decoder的模型基础,而谷歌最新的只基于Attention的Transformer模型摒弃了固有的定式,并没有用任何CNN或者RNN的结构。该模型可以高...