Attention Is All You Need 主要介绍了Transformer模型，这是一个完全基于注意力机制的新型网络架构。
文章核心要点
Transformer架构:多头注意力机制：通过并行化的多头注意力机制，使模型可以在不同的子空间上同时关注信息，提高了模型的表达能力和训练效率。位置编码：由于Transformer模型没有循环结构，需要通过位置编码（Positional Encoding）注入位置信息，使模型能够捕捉序列中的位置信息。
注意力机制的类型:缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）：通过缩放点积来计算注意力得分，以缓解点积值过大导致的梯度消失问题；自注意力（Self-Attention）：使得序列中的每个位置都可以与序列中的其他位置进行交互，从而捕捉全局信息。
计算效率:Transformer模型相比RNN具有更高的并行计算能力和更低的计算复杂度，特别是在处理长序列时表现优异。
模型应用:Transformer在多个自然语言处理任务中表现出色，如机器翻译、文本生成等，显著超过了当时的最先进模型。
训练细节:使用标准的WMT 2014英德和英法数据集进行训练，并采用字节对编码（Byte-Pair Encoding）对句子进行编码，提高了模型的通用性和性能。
摘要
当前的序列转换模型大多基于复杂的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN），包括编码器和解码器。最优的模型通常通过注意力机制将编码器和解码器连接在一起。我们提出了一种新的简单网络架构——Transformer，完全基于注意力机制，完全放弃了循环和卷积。两个机器翻译任务的实验表明，这些模型在质量上更优，同时具有更高的并行性，训练时间显著减少。我们的模型在WMT 2014英德翻译任务中达到28.4的BLEU分数，比现有最优结果（包括集成）提高了超过2个BLEU。在WMT 2014英法翻译任务中，我们的模型在八个GPU上训练3.5天后，建立了新的单模型最先进BLEU分数41.8，仅为文献中最优模型训练成本的一小部分。我们证明了Transformer在其他任务中的良好泛化能力，通过将其成功应用于英语成分解析任务。
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https://arxiv.org/pdf/1706.03762