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原標(biāo)題：黃仁勛組局，Transformer七子首次重聚對談 ｜ 中文實錄
關(guān)鍵字：模型,數(shù)據(jù),騰訊,解讀,計算機
文章來源：量子位
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內(nèi)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(chuàng)新架構(gòu)擺脫了傳統(tǒng)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(shù)據(jù)處理的速度。Transformer的編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)和多頭注意力機制在人工智能領(lǐng)域掀起了一場風(fēng)暴，大熱的ChatGPT正是基于這一架構(gòu)構(gòu)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(guān)注對方說的每個詞，并理解這些詞之間的聯(lián)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(guān)鍵信息。
Transformer模型的出現(xiàn)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(wù)變得更加高效和精確，這對整個行業(yè)來說是一個巨大的飛躍。
這項創(chuàng)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(guān)注科技行業(yè)新突破