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[译][论文] Transformer paper | Attention Is All You Need（Google，2017）
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原文中文，约27300字，阅读约需65分钟。
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内容提要
Transformer模型是一种基于注意力机制的序列转换架构，摒弃了循环和卷积结构，尤其在机器翻译中表现优异，训练速度快，能有效建模长距离依赖关系，创造了新的翻译最佳效果。
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关键要点
- Transformer模型是一种基于注意力机制的序列转换架构，摒弃了循环和卷积结构。
- Transformer在机器翻译中表现优异，训练速度快，能有效建模长距离依赖关系。
- Transformer在WMT 2014英德翻译任务上达到了28.4 BLEU，创造了新的翻译最佳效果。
- Transformer的架构包括encoder和decoder，采用multi-head attention和feed-forward网络。
- Self-attention机制允许模型直接对依赖进行建模，避免了RNN的顺序计算限制。
- Transformer的并行能力显著提升，能够在较短时间内训练出高性能模型。
- Transformer在其他任务上也展示了良好的泛化能力，如英语句法分析。
- 模型训练使用了Adam优化器和多种正则化技术，如dropout和label smoothing。
- Transformer在英法翻译任务中也取得了优异的成绩，BLEU分数达到41.0。
- 未来计划将Transformer扩展到其他输入输出模态的任务，如图像和音频处理。
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