研究论文执行摘要
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输入
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输出(节选)
本文介绍:Transformer,一种将递归替换为多头自注意力的序列到序列架构。为何重要:训练更快(无序列依赖),且模型以极少的计算量达到最先进的翻译质量。关键发现:(1) 单独的自注意力在性能上可与 RNN/CNN 编码器竞争,(2) 位置编码在无需递归的情况下保持顺序,(3) 八个注意力头始终优于单头。实用要点:自 2018 年起的每个主流大语言模型都是该架构的直接衍生。