attention is all you need 中文版

《Attention is All You Need》是一篇由Google Brain团队提出的论文，它引入了一种名为Transformer的模型架构，该模型在自然语言处理任务中取得了很大的成功。这篇论文的中文翻译通常被称为《注意力机制全你需要》。

该论文提出了一种完全基于注意力机制的神经网络模型，用于处理序列到序列的任务，如机器翻译。相比于传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN），Transformer模型具有更好的并行性和更短的训练时间。

Transformer模型的核心思想是使用自注意力机制来捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系。它通过计算每个位置与其他位置之间的注意力权重，来对输入序列进行编码和解码。这种注意力机制使得模型能够更好地理解输入序列中不同位置之间的关系，从而提高了模型的性能。

除了自注意力机制，Transformer模型还引入了残差连接和层归一化等技术，以加速训练过程并提高模型的表达能力。