1.彼らは、入力データの表現を計算するための注意メカニズムのみに依存するトランスモデルアーキテクチャを提案します。以前のモデルで一般的だった再発または畳み込み層を除去します。

2.注意メカニズムにより、入力シーケンス内の各位置が出力シーケンス内のすべての位置に参加し、グローバル依存関係をキャプチャできるようにします。これにより、モデルは以前のアーキテクチャよりも強力になります。

3.変圧器は、機械翻訳で最先端の結果を達成し、以前の再生モデルと畳み込みモデルを上回ります。これは、注意ベースのモデルの可能性を実証しました。

4.この論文は、注意メカニズムを普及させ、NLPや他のドメインのさまざまな問題に注意を向けることにさらなる作業を促しました。注意メカニズムは現在、深い学習モデルで広く使用されています。

5.この論文は、フィールドを注意ベースのモデルに向けた影響力のある作業であり、注意メカニズムを使用してモデルをより強力にするためのさらなる研究を動機付けました。これまでに28,000を超える引用があります。
1. They propose the Transformer model architecture which relies solely on attention mechanisms to compute representations of its input data. It removes the recurrent or convolutional layers that were prevalent in earlier models.

2. The attention mechanisms allow each position in the input sequence to attend to all positions in the output sequence, enabling it to capture global dependencies. This makes the model more powerful than earlier architectures.

3. The Transformer achieves state-of-the-art results in machine translation, outperforming earlier recurrent and convolutional models. This demonstrated the potential of attention-based models.

4. The paper popularized the attention mechanism and spurred further work on applying attention to various problems in NLP and other domains. Attention mechanisms are now widely used in deep learning models.

5. The paper is an influential work that moved the field towards attention-based models and motivated further research into making models more powerful using the attention mechanism. It has over 28,000 citations to date.