Transformer
提出 CNNs 易於並行化，卻不適合捕捉變長序列內的依賴關係。 RNNs 適合捕捉長距離變長序列的依賴，但是卻難以實現並行化處理序列。 爲了整合CNN和RNN的優勢，[Vaswani et al., 2017] 創新性地使用注意力機制設計了Transformer模型。該模型利用attention機制實現了並行化捕捉序列依賴，並且同時處理序列的每個位置的tokens，上述優勢使得Transforme
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