2017年，《attention is all you need》论文提出了transformers模型，彻底改变了深度学习尤其是自然语言处理（nlp）领域的研究方向。transformers模型采用了基于 自注意力机制. 顶会顶刊配色卡 | 「顶会顶刊配色卡」首期上线！ 📄 论文：《attention is all you need》 🏆 发表顶会：neurips 2017 🌟一句话锐评：抛弃rnn的颠覆宣言，用注意力机制重写ai基因 🎨 配色灵感：. 如何理解谷歌团队的机器翻译新作《attention is all you need》？ 本题已收录至知乎圆桌：机器之能 x 语言之美 ，更多「人工智能」相关话题欢迎关注讨论。 谷歌团队 6月13号发表在.
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知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专. 而本周我们读的第一篇论文就是目前所有llm的基础：attention is all you need，并且进行相关论文的复现。 transformer基本架构transformer这篇文章相比之前模型最大的改进就是抛弃了原本的rnn以. 本视频对ashish vaswani和他的合著者的著名论文《attention is all you need》进行了全面的研究。该论文介绍了transformer架构，transformer架构广泛应用于自然语言处理和其他领域的.
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Google最新研究成果，网友称之为v2版的attention is all you need：nested learning。嵌套学习（nested l…
