“Attention Is All You Need”是2017年由谷歌的Ashish Vaswani、Noam Shazeer、Niki Parmar等八位科学家撰写的一篇具有重大影响力的研究论文 。以下是对该论文的详细介绍：

核心贡献

• 提出Transformer架构：摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）中复杂的递归和卷积操作，完全基于注意力机制构建了Transformer架构，为自然语言处理领域带来了新的突破。
• 引入自注意力机制：自注意力机制能够让模型学习到输入序列中每个位置与其他位置之间的依赖关系，而不依赖于位置的先后顺序，大大提高了模型对长序列的处理能力和并行计算效率。
• 提升模型性能与效率：在机器翻译任务上取得了显著的成果，如在WMT 2014英语到德语翻译任务中，模型达到了28.4的BLEU值，超过当时现有最佳结果2个BLEU以上；在WMT 2014英语到法语翻译任务中，使用8个GPU训练3.5天后，建立了41.8的单模型最先进BLEU分数，且训练成本大幅降低。

模型架构

• 编码器和解码器：编码器由6个相同的层堆叠而成，每层包含一个多头自注意力机制和一个位置全连接前馈网络，且在每个子层周围使用残差连接和层归一化；解码器也由6个相同的层堆叠而成，每层包含三个子层，前两个子层与编码器相同，第三个子层对编码器的输出进行多头注意力操作，同样使用残差连接和层归一化，并对解码器中的自注意力子层进行修改，以防止位置关注到后续位置。
• 注意力机制：提出了缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）和多头注意力（Multi-Head Attention）机制。缩放点积注意力通过计算查询（Query）与键（Key）的点积并进行缩放，然后通过Softmax函数得到权重，再与值（Value）进行加权求和得到输出。多头注意力则是将输入并行地通过多个不同的注意力头，每个头学习到不同的表示，最后将这些头的输出拼接起来得到最终的输出。

影响力

• 推动自然语言处理发展：Transformer架构及其注意力机制为后续自然语言处理领域的研究和发展提供了重要的基础和思路，如BERT、GPT等一系列先进的语言模型都是基于Transformer架构进行改进和扩展的。
• 引发深度学习架构变革：注意力机制的成功应用使得研究人员开始重新审视深度学习架构中不同组件的作用和重要性，推动了深度学习架构的创新和变革，为解决更复杂的人工智能问题提供了新的途径。