論文の概要: Introduction to Transformers: an NLP Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17633v1
• Date: Wed, 29 Nov 2023 13:51:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 21:04:58.666654
• Title: Introduction to Transformers: an NLP Perspective
• Title（参考訳）: 変圧器入門:NLPの視点から
• Authors: Tong Xiao, Jingbo Zhu
• Abstract要約: 本稿では、トランスフォーマーの基本概念と、これらのモデルの最近の進歩を形作る重要な技術を紹介する。 これには、標準のTransformerアーキテクチャ、一連のモデル改良、一般的なアプリケーションの記述が含まれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.0241868728732
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transformers have dominated empirical machine learning models of natural language processing. In this paper, we introduce basic concepts of Transformers and present key techniques that form the recent advances of these models. This includes a description of the standard Transformer architecture, a series of model refinements, and common applications. Given that Transformers and related deep learning techniques might be evolving in ways we have never seen, we cannot dive into all the model details or cover all the technical areas. Instead, we focus on just those concepts that are helpful for gaining a good understanding of Transformers and their variants. We also summarize the key ideas that impact this field, thereby yielding some insights into the strengths and limitations of these models.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーは自然言語処理の実証的な機械学習モデルを支配してきた。 本稿では、トランスフォーマーの基本概念と、これらのモデルの最近の進歩を形作る重要な技術を紹介する。 これには、標準のTransformerアーキテクチャ、一連のモデル改良、一般的なアプリケーションの記述が含まれる。 トランスフォーマーと関連するディープラーニング技術が、これまで見たことのない方法で進化していることを考えれば、すべてのモデルの詳細を掘り下げたり、すべての技術的領域をカバーすることはできない。 代わりに、Transformerとその変種をよく理解するのに役立つ概念だけに焦点を当てます。 また、この分野に影響を及ぼす重要なアイデアを要約し、これらのモデルの強みと限界についていくつかの洞察を与えます。

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