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“Attention is all you need”是一篇百里挑一的划时代的论文，提出了一种新的神经网络模型——Transformer。该模型使用注意力机制来进行序列到序列的学习，抛弃了传统的循环神经网络和卷积神经网络，大大提高了神经机器翻译的效率和精度。该论文的作者是谷歌的一组研究人员，发布于2017年，迅速引起了全球人工智能领域的广泛关注。

此外，该论文还提出了一种全新的损失函数——“Masked Language Modeling”。该方法通过遮盖输入序列中的一部分，然后让网络预测被遮盖的部分，以此来训练模型。这种方法很好地解决了循环神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题，进一步提高了神经机器翻译的效果。

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相关问题

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### 回答1：
《Attention is All You Need》是一篇论文，提出了一种新的神经网络结构——Transformer，用于自然语言处理任务。这篇论文的主要贡献是引入了自注意力机制，使得模型能够在不使用循环神经网络和卷积神经网络的情况下，实现对序列数据的建模和处理。该论文的PDF版本可以在网上找到。

### 回答2：
《Attention is All You Need》是一篇论文，由Vaswani等人于2017年发布。这篇论文介绍了一种新颖的神经网络模型，称为Transformer，用于自然语言处理任务，特别是机器翻译。

这篇论文的最重要的贡献之一是引入了注意力机制来处理输入序列中各个位置之间的关联。注意力机制使得模型能够关注相关的部分并忽略无关的部分。通过使用自注意力机制，Transformer能够捕捉到输入序列中不同位置之间的长程依赖关系，从而更好地建模语义和语法结构。

Transformer模型的另一个重要特点是完全去除了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）的组件。相反，Transformer只使用了多头注意力机制和前馈神经网络层。这种替代架构简化了模型的训练和推理过程，并且提供了更好的并行计算能力，从而加快了模型的训练速度。

在机器翻译任务中，Transformer模型的性能超过了传统的RNN和CNN模型。这个突破表明，注意力机制在处理自然语言任务中具有巨大的潜力。因此，这篇论文对于自然语言处理领域的研究和应用具有重要意义。

总之，《Attention is All You Need》这篇论文通过引入注意力机制和变革传统神经网络结构，提出了一种新的模型Transformer，用于自然语言处理任务。该模型在机器翻译任务中表现出色，为自然语言处理领域的发展奠定了基础。

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"Attention is All You Need" 是一个经典的论文标题，指的是一个用于自然语言处理任务的模型架构，即 Transformer。这个模型使用了自注意力机制（self-attention）来处理输入序列中的关联性，避免了传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）中存在的一些限制。Transformer 模型在机器翻译、文本生成和语言理解等任务中取得了非常好的效果，并且具有并行计算的优势。如果你想了解更多关于 Transformer 模型的细节，我可以给你提供更多信息。