Attention Is All You Need

Transformer架构由Google在2017年的论文《Attention Is All You Need》中提出

Transformer架构于2017年由Google Brain团队在论文《Attention Is All You Need》中提出

自注意力机制由Google在2017年的论文《Attention Is All You Need》中提出

自注意力机制（Self-Attention）由Vaswani等人在2017年的论文《Attention Is All You Need》中提出，其计算复杂度为O(n²)

Transformer架构由Google在2017年的论文《Attention Is All You Need》中提出，其核心自注意力机制能捕捉序列中任意位置之间的依赖关系

注意力机制由Vaswani等人在2017年论文《Attention Is All You Need》中系统提出

Transformer最初由Vaswani等人在2017年的论文《Attention Is All You Need》中提出，用于机器翻译任务

Google's 2017 paper 'Attention Is All You Need' laid the foundation for the Transformer architecture

The Transformer architecture was originally proposed by Google in the 2017 paper 'Attention Is All You Need'

Transformer架构是2017年Google提出的神经网络结构,通过自注意力机制解决传统RNN难以处理长序列的问题

GPT是由OpenAI提出的生成式预训练模型架构，核心基于2017年Google论文《Attention Is All You Need》中提出的Transformer结构

Transformer是2017年由Google在论文《Attention Is All You Need》中提出的深度学习架构

The eight authors of the 'Attention Is All You Need' paper later scattered across different startups or joined other AI labs

Transformer是2017年论文《Attention Is All You Need》提出的序列建模架构，核心是自注意力机制，是BERT、GPT等模型的基础

在《Attention Is All You Need》论文中，base模型的d_model取512。

'is grep all you need' 是对 Transformer 论文标题 'Attention Is All You Need' 的戏仿

Ashish Vaswani 是论文《Attention Is All You Need》的核心作者之一

《Attention Is All You Need》论文在正式会议发表之前已通过arXiv在社区广泛传播

编码器-解码器结构最早在 2017 年的 Transformer 论文《Attention Is All You Need》中被提出，最初用于机器翻译

Transformer架构自2017年《Attention Is All You Need》论文提出以来，已统治NLP、CV、多模态等几乎所有AI子领域