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原標(biāo)題：7人創(chuàng)業(yè)、1人投敵！Transformer 八子谷歌坐冷板凳5年再成老黃座上賓
關(guān)鍵字：解讀,模型,注意力,團(tuán)隊(duì),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
文章來源：AI前線
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：21636字

內(nèi)容摘要：

作者｜Steven Levy
譯者｜核子可樂
策劃｜冬梅
導(dǎo)讀：
3月21日，GTC AI大會(huì)，黃仁勛對(duì)話7位Transformer框架論文作者。他們認(rèn)為，AI行業(yè)被困在了六七年前的原型上，這個(gè)世界需要更好的模型。
Transformer 架構(gòu)的誕生源于自然語言處理（NLP）領(lǐng)域的迫切需求。在過去，傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在處理序列數(shù)據(jù)時(shí)面臨一些挑戰(zhàn)。RNN 雖然能夠捕捉序列中的依賴關(guān)系，但由于其順序處理的方式，導(dǎo)致計(jì)算效率低下，并且難以處理長(zhǎng)距離依賴。而 CNN 雖然可以并行計(jì)算，但在處理變長(zhǎng)序列時(shí)不夠靈活。
為了克服這些挑戰(zhàn)，2017 年，谷歌的 8 名研究人員聯(lián)合發(fā)表了名為《你所需要的是注意力》（Attention Is All You Need）的論文，并在這篇論文中提出了 Transformer 架構(gòu)，它能真正地解決 RNN 和 CNN 在處理序列數(shù)據(jù)時(shí)存在的問題。
Transformer 采用了自注意力機(jī)制（Self-Attention Mechanism），使得模型能夠同時(shí)關(guān)注序列中的所有位置，從而捕捉長(zhǎng)距離依賴關(guān)系。此外，Transforme

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