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原標題:7人創業、1人投敵!Transformer 八子谷歌坐冷板凳5年再成老黃座上賓
關鍵字:解讀,模型,注意力,團隊,神經網絡
文章來源:AI前線
內容字數:21636字
內容摘要:
作者|Steven Levy
譯者|核子可樂
策劃|冬梅
導讀:
3月21日,GTC AI大會,黃仁勛對話7位Transformer框架論文作者。他們認為,AI行業被困在了六七年前的原型上,這個世界需要更好的模型。
Transformer 架構的誕生源于自然語言處理(NLP)領域的迫切需求。在過去,傳統的循環神經網絡(RNN)和卷積神經網絡(CNN)在處理序列數據時面臨一些挑戰。RNN 雖然能夠捕捉序列中的依賴關系,但由于其順序處理的方式,導致計算效率低下,并且難以處理長距離依賴。而 CNN 雖然可以并行計算,但在處理變長序列時不夠靈活。
為了克服這些挑戰,2017 年,谷歌的 8 名研究人員聯合發表了名為《你所需要的是注意力》(Attention Is All You Need)的論文,并在這篇論文中提出了 Transformer 架構,它能真正地解決 RNN 和 CNN 在處理序列數據時存在的問題。
Transformer 采用了自注意力機制(Self-Attention Mechanism),使得模型能夠同時關注序列中的所有位置,從而捕捉長距離依賴關系。此外,Transforme
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