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        黃仁勛組局,Transformer七子首次重聚對談 | 中文實錄

        AIGC動態2年前 (2024)發布 量子位
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        黃仁勛組局,Transformer七子首次重聚對談 | 中文實錄

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        原標題:黃仁勛組局,Transformer七子首次重聚對談 | 中文實錄
        關鍵字:模型,數據,騰訊,解讀,計算機
        文章來源:量子位
        內容字數:24928字

        內容摘要:


        文 / 騰訊科技郭曉靜2017年,一篇具有里程碑意義的論文——《Attention is All You Need》橫空出世,它首次引入了基于自注意力機制的Transformer模型,這一創新架構擺脫了傳統的RNN和CNN的束縛,通過并行處理的注意力機制,有效克服了長距離依賴的難題,并顯著提升了序列數據處理的速度。Transformer的編碼器-解碼器結構和多頭注意力機制在人工智能領域掀起了一場風暴,大熱的ChatGPT正是基于這一架構構建的。
        想象一下,Transformer模型就像是你的大腦在和朋友交談時,能夠同時關注對方說的每個詞,并理解這些詞之間的聯系。它賦予了計算機類似人類的語言理解能力。在此之前,RNN是處理語言的主流方法,但其信息處理速度緩慢,就像老式的磁帶播放器,必須逐字逐句地播放。而Transformer模型則像是一位高效的DJ,能夠同時操控多個音軌,迅速捕捉到關鍵信息。
        Transformer模型的出現極大地提升了計算機處理語言的能力,使得機器翻譯、語音識別和文本摘要等任務變得更加高效和精確,這對整個行業來說是一個巨大的飛躍。
        這項創新成果源于八位曾在谷歌工作的AI


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        文章來源:量子位
        作者微信:QbitAI
        作者簡介:追蹤人工智能新趨勢,關注科技行業新突破

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