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堆栈注意力的 Transformer
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种利用可微分的基于堆栈的注意力机制来增强transformer模型在无上下文语言任务中的建模能力的方法。通过添加基于堆栈的注意力机制，可以提高模型的可解释性，并能够建模一些但不是全部确定性的无上下文语言。
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关键要点
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本文提出了一种增强transformer模型在无上下文语言任务中的建模能力的方法。
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该方法利用可微分的基于堆栈的注意力机制。
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基于堆栈的注意力机制可以提高模型的可解释性。
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该机制能够建模一些但不是全部确定性的无上下文语言。
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该机制可以与任何基于transformer的语言模型结合。
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