《Attention Is All You Need》是自然语言处理领域的经典论文,具有里程碑意义。以下是对它的详细介绍:
核心贡献
- 提出Transformer模型:论文首次提出了Transformer模型架构,摒弃了传统用于处理序列数据的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN),完全基于自注意力机制构建,为自然语言处理及其他相关领域带来了重大变革。
- 引入自注意力和多头注意力机制
- 自注意力机制:能让模型在处理序列数据时,同时计算输入序列中所有位置之间的关系权重,进而加权得到每个位置的特征表示,可捕捉序列内的长距离依赖关系...