📚 论文概述

  • 标题：Attention Is All You Need
  • 作者：Ashish Vaswani 等（Google Research）
  • 发表时间：2017年（NeurIPS会议）
  • 核心贡献：提出纯注意力机制（Self-Attention）的Transformer架构，彻底改变序列建模范式

🔍 技术突破点

  1. 并行计算优势
    📈 相比RNN/LSTM的串行处理，Transformer通过自注意力机制实现并行化，训练速度提升10倍以上

    Transformer并行计算

  2. 自注意力机制
    🧠 通过计算词与词之间的相关性，捕捉全局依赖关系

    注意力机制示意图

  3. 位置编码创新
    🔄 为解决序列顺序问题，提出正弦/余弦位置编码方案

    位置编码可视化

🌐 应用场景

  • 机器翻译：Google Translate的底层架构
  • 文本生成：如GPT系列模型
  • 问答系统：BERT等预训练模型
  • 语音处理：语音识别与合成领域

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📌 重要提示