7人创业、1人投敌!Transformer 八子谷歌坐冷板凳5年再成老黄座上宾

AIGC动态9个月前发布 AI前线
14 0 0

7人创业、1人投敌!Transformer 八子谷歌坐冷板凳5年再成老黄座上宾

AIGC动态欢迎阅读

原标题:7人创业、1人投敌!Transformer 八子谷歌坐冷板凳5年再成老黄座上宾
关键字:解读,模型,注意力,团队,神经网络
文章来源:AI前线
内容字数:21636字

内容摘要:


作者|Steven Levy
译者|核子可乐
策划|冬梅
导读:
3月21日,GTC AI大会,黄仁勋对话7位Transformer框架论文作者。他们认为,AI行业被困在了六七年前的原型上,这个世界需要更好的模型。
Transformer 架构的诞生源于自然语言处理(NLP)领域的迫切需求。在过去,传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)在处理序列数据时面临一些挑战。RNN 虽然能够捕捉序列中的依赖关系,但由于其顺序处理的方式,导致计算效率低下,并且难以处理长距离依赖。而 CNN 虽然可以并行计算,但在处理变长序列时不够灵活。
为了克服这些挑战,2017 年,谷歌的 8 名研究人员联合发表了名为《你所需要的是注意力》(Attention Is All You Need)的论文,并在这篇论文中提出了 Transformer 架构,它能真正地解决 RNN 和 CNN 在处理序列数据时存在的问题。
Transformer 采用了自注意力机制(Self-Attention Mechanism),使得模型能够同时关注序列中的所有位置,从而捕捉长距离依赖关系。此外,Transforme


原文链接:7人创业、1人投敌!Transformer 八子谷歌坐冷板凳5年再成老黄座上宾

联系作者

文章来源:AI前线
作者微信:ai-front
作者简介:面向AI爱好者、开发者和科学家,提供大模型最新资讯、AI技术分享干货、一线业界实践案例,助你全面拥抱AIGC。

阅读原文
© 版权声明

相关文章

暂无评论

暂无评论...