Transformer: 去掉循环的序列转导新突破

"《NIPS-2017-attention-is-all-you-need》论文中文翻译版探讨了深度学习领域的一项重大突破——Transformer模型。该模型由Vaswani等人于2017年提出，彻底改变了传统的序列到序列模型，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），它们通常依赖复杂的编码器-解码器结构和复杂的循环或卷积计算。 论文的核心思想是抛弃了序列模型中对位置信息的依赖，以及计算步骤与时间顺序的紧密关联。Transformer完全基于自注意力机制，允许模型在不考虑序列位置的情况下捕捉输入和输出之间的全局依赖关系。这一创新设计使得模型能够显著提高并行化能力，特别是在处理长序列时，由于不再受限于序列的固定步长，可以更容易地进行大规模并行训练。 实验结果显示，Transformer在机器翻译任务中表现出色。在WMT2014英德翻译任务中，它的BLEU分数达到28.4，超过当时所有已知方法，甚至包括那些采用集成学习的模型，提升了至少2个BLEU点。对于WMT2014英语到法语的任务，单模型状态下，Transformer在8个GPU上仅用3.5天就实现了41.0的高分，这个成绩远低于传统模型所需的训练成本。 论文介绍部分强调了Transformer是如何通过注意力机制克服顺序计算的局限性，即使在处理更复杂的语言建模和机器翻译任务时，也能保持高效的计算和卓越的性能。作者通过实验展示了Transformer在训练时间和翻译质量上的显著提升，证明了其在深度学习领域的重要地位。 NIPS-2017的这篇论文标志着注意力机制在序列建模领域的革命性转变，Transformer的出现不仅提升了模型的性能，还革新了研究者对如何处理序列数据的理解，引领了后续深度学习模型的发展趋势，尤其是自然语言处理（NLP）领域。"