Attention Is All You Need
论文《Attention Is All You Need》介绍了Transformer模型，这是一种用于序列转换任务的新型网络架构，其核心特点是完全依赖注意力机制，彻底摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）。作者们指出，Transformer模型不仅在机器翻译任务（如英德和英法翻译）上实现了优于现有模型的最先进性能，而且在训练时间上也显著加快，展现出更高的并行性。此外，文章还详细描述了模型架构，包括其编码器-解码器结构、多头自注意力机制和位置编码，并讨论了自注意力机制相对于循环和卷积层的优势，例如更短的路径长度来捕捉远程依赖关系。实验结果证明，该模型能够泛化到英语句法分析等其他任务。
介绍视频
Transformer论文讲解视频
详细讲解Transformer模型的架构原理和创新点
播客 / 音频
中文播客：颠覆RNN：Transformer与"注意力机制"如何开启大模型新时代
中文深度解析Transformer模型的革命性意义
英文播客：Attention Is All You Need Explained
英文讲解Transformer论文的核心概念和技术细节
核心贡献
- 提出完全基于注意力机制的Transformer架构，摒弃了传统的RNN和CNN
- 实现编码器和解码器的并行化处理，大幅提升训练效率
- 在机器翻译任务上达到当时的最先进水平，BLEU分数显著提升
- 证明了自注意力机制在捕捉长距离依赖关系方面的优势
- 为后续的大语言模型发展奠定了基础架构
模型架构特点
- 编码器-解码器结构：每层包含多头自注意力和前馈神经网络
- 多头自注意力机制：允许模型同时关注不同位置的不同表示子空间
- 位置编码：由于没有循环或卷积结构，使用正弦和余弦函数编码位置信息
- 残差连接和层归一化：每层都有残差连接，输出通过层归一化处理
- 可扩展性：模型可以轻松扩展到更大的数据集和更深的网络结构
实验结果
- 在WMT 2014英德翻译任务上达到28.4 BLEU分数，超过当时最佳模型2+ BLEU
- 在WMT 2014英法翻译任务上达到41.0 BLEU分数，训练成本显著降低
- 英语成分句法分析任务上达到91.3分，证明了模型的泛化能力
- 训练效率大幅提升：在8个P100 GPU上训练12小时即可达到最佳性能
- 对超参数的敏感性较低，具有较强的鲁棒性
Attention Is All You Need - 原始论文
2.1MBVaswani et al. 在2017年发表的开创性论文，提出了Transformer架构，彻底改变了自然语言处理领域的发展方向。