attention is all you need 中文版本下载

《Attention is All You Need》（注意力就是你所需要的）是一篇经典的论文，它由Google Research的一组研究人员于2017年提出。这篇论文引入了一种新颖的神经网络模型，名为Transformer，用于自然语言处理任务，尤其是机器翻译。

在过去，循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）在自然语言处理中取得了巨大的成功。然而，这些模型存在一些缺点，如RNN难以并行化，而CNN则无法获取长距离的依赖关系。为了克服这些问题，作者提出了Transformer模型。

Transformer模型的核心思想是使用自注意力机制（Self-Attention），通过在序列中的所有位置之间计算注意力权重来建立关联。该机制允许模型在无需位置信息的情况下，同时处理输入序列的所有部分，从而实现并行化。此外，Transformer还引入了位置编码（Positional Encoding），用于区分序列中不同位置的词汇。这样，模型能够捕捉到输入序列的顺序信息。

通过使用Transformer模型，研究人员在翻译任务中获得了令人瞩目的结果。相比传统的RNN和CNN模型，Transformer不仅在准确性上表现更好，而且也具有更高的训练和推理效率。因此，这篇论文被广泛认为是自然语言处理领域的重要里程碑之一。

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