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ランドマークペーパー「注意が必要なのはすべて」から上位5つのテイクアウトをリストしてください。
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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。