八位 Google 员工开创了现代 AI 的新纪元，揭秘他们的故事 [译]
内容提要
谷歌团队创造了一种名为“Transformers”的强大数字系统，被广泛应用于图形生成器和语言模型中。八位作者撰写了一篇论文介绍了技术原理和应用。该技术引起了广泛关注，并在谷歌及其他公司中得到应用。一些作者已离开谷歌，创办了自己的公司，继续推动技术发展。
关键要点
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谷歌团队创造了名为“Transformers”的数字系统，广泛应用于图形生成器和语言模型中。
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2017年春，八位作者共同撰写了论文《Attention Is All You Need》，开启了科技革命。
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论文的作者名单采用随机排序，并声明各贡献均等，打破了传统做法。
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Transformers架构成为了AI领域的重要技术，推动了ChatGPT、Dall-E和Midjourney等产品的发展。
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所有八位作者已离开谷歌，创办了自己的公司，继续推动技术发展。
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Jakob Uszkoreit是团队中的关键人物，他提出了自注意力机制的概念。
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自注意力机制能够参考文章中的任意部分，提高翻译的准确性。
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团队成员通过不断实验和调整，最终成功开发出Transformer模型。
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论文在2017年提交后，逐渐成为热门话题，吸引了众多科学家的关注。
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谷歌在2018年开始将Transformer技术集成到其产品中，但进展相对保守。
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离开谷歌的作者们纷纷创办了成功的AI公司，继续利用Transformer技术。
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谷歌的创新氛围为Transformer的诞生提供了重要条件，团队成员的多元背景促进了创意的产生。
延伸问答
Transformers技术的主要应用是什么？
Transformers技术广泛应用于图形生成器和语言模型中，如ChatGPT、Dall-E和Midjourney等。
《Attention Is All You Need》论文的作者是如何决定作者顺序的？
论文的作者采用随机排序，并声明各贡献均等，打破了传统的作者排名做法。
自注意力机制在Transformers中有什么重要作用？
自注意力机制能够参考文章中的任意部分，提高翻译的准确性，使得模型处理信息更高效。
谷歌在2018年对Transformers技术的应用进展如何？
谷歌在2018年开始将Transformers技术集成到其产品中，但进展相对保守。
离开谷歌的Transformers作者们现在在做什么？
所有八位作者已离开谷歌，创办了自己的公司，继续推动Transformer技术的发展。
Transformers技术的创新氛围是如何形成的？
谷歌的创新氛围为Transformers的诞生提供了重要条件，团队成员的多元背景促进了创意的产生。
