Why Attention Is All You Need？
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本文是对谷歌2017年发布的开创性论文《Attention is All You Need》的通俗介绍（英文文章）。文章详细解释了Transformer架构如何通过自注意力机制取代传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），从而解决序列转换任务中的长距离依赖问题，并实现并行化计算。文章回顾了传统的基于RNN的序列到序列模型的局限性，介绍了注意力机制的原理及其在Transformer架构中的应用，包括多头注意力、位置编码等关键创新。最后，文章总结了Transformer架构的优势，如缩短信息路径、支持并行化训练、更好的梯度流动等，并探讨了其对自然语言处理领域的深远影响，以及如何为现代语言模型奠定基础。
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