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Vaswani, A. · NeurIPS · 2017
BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
Devlin, J. · NAACL · 2019
Language Models are Few-Shot Learners
Brown, T. · NeurIPS · 2020
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Ashish Vaswani · Noam Shazeer · Niki Parmar · Jakob Uszkoreit
Google Brain · Google Research · University of Toronto
Abstract
The dominant sequence transduction models are based on complex recurrent or convolutional neural networks that include an encoder and a decoder. The best performing models also connect the encoder and decoder through an attention mechanism. We propose a new simple network architecture, the Transformer, based solely on attention mechanisms, dispensing with recurrence and convolutions entirely.
1 Introduction
Recurrent neural networks, long short-term memory and gated recurrent neural networks in particular, have been firmly established as state of the art approaches in sequence modeling and transduction problems such as language modeling and machine translation.
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“写论文时找引用曾是最让我头疼的事,现在AI能针对每句话推荐最合适的论文,写作时间缩短了一半。终于可以专注于内容本身了。”
Sarah K.
PhD Candidate, Georgia Tech
“文献调研功能非常实用,能深入分析先行研究,精准把握相关文献。”
S. Jung
M.S. Chemistry, Seoul National University
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