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Attention is All You NeedVaswani et al. · p.42 / 156
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EdwardKey insight — link to Section 5
Tu espacio de trabajo integral para investigar.
Lee a fondo. Conecta ideas. Haz tuyo el conocimiento.
Tus artículos, notas e IA, juntos en un espacio tranquilo.
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Lectura y resaltado de documentos
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Pregunta sobre todos tus documentos con tu asistente personal de investigación con IA.
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12 highlights · 4 notes
Ch. 3 of 8
AT
Attention Is All You NeedVaswani et al. · NeurIPS 2017 · p. 3
The Transformer relies entirely on self-attention to compute representations of its input and output without using sequence-aligned RNNs or convolution, enabling significantly more parallelization.
Architecture
Key claim
ME
My margin note · Ch. 22h ago · synced
Insight
Multi-head attention lets the model attend to information from different representation subspaces. Each head learns a distinct projection — together they capture syntactic and semantic patterns in parallel.
Pinned quote
Exam-worthy
p. 12“Attention is all you need — recurrence and convolutions are not required for state-of-the-art sequence transduction.”
Research — TransformersUpdated 5 min ago · 4 backlinks
Linked to PDF
Goal: understand why attention beats RNNs for long-range dependencies — prep for Friday seminar.
Read Section 3 — Model architecture
Highlight key equations (Q, K, V)
Sketch encoder-decoder diagram
Write 200-word summary in own words
Add 5 flashcards to Anki deck
STICKY NOTEPinned
Compare encoder-decoder attention vs self-attention — could be a great blog post. Reference Bahdanau (2014) as the historical anchor.
Lecture notes — Mar 12CS 224N · Stanford
Auto-synced
Prof. Tanaka emphasized that positional encoding is critical since attention has no inherent order. Sin/cos works because relative positions become linear functions of the encoding vector.
PE(pos, 2i) = sin(pos / 10000^(2i/d))
What does the paper say about scaling self-attention beyond 512 tokens, and how does it compare to Longformer's sliding window?
3 sources
My library
The Work Docs AI
Synthesis · 3 docs
StreamingVanilla self-attention has O(n²) memory and compute complexity, which makes contexts beyond 512 tokens impractical on standard GPUs. Three approaches dominate the literature:
Longformer — sliding window of 512 + global tokens → O(n)
Performer — kernel approximation with random features
FlashAttention — exact, but IO-aware tiling for speed
From your highlights: “the dot-product becomes the bottleneck above 1k tokens” — matches Vaswani §3.2.
Vaswani · p.6
Beltagy · p.3
Dao · p.2
My notes · Ch. 3
Ask anything…
Un asistente de IA que investiga y aprende por ti
The Work Docs aprende tu forma de estudiar y se ocupa de organizar fuentes, resumir artículos y encontrar respuestas con citas.
To Read
Attention Is All You Need
NeurIPS 2017 — 12 pages
V
VaswaniBERT Pre-training
NAACL 2019 — 16 pages
D
DevlinReviewed
Drop here
Attention Is All You Need
NeurIPS 2017 — 12 pages
V
VaswaniWhat did the author say about transformers?
Vaswani et al.Author · Google Brain
Attention Is All You NeedPDF · 12 pages
My highlights — Ch. 3Note · Updated 2h ago
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Cualquier función de IA, a un clic
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❓
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PróximamenteConvierte capítulos en tarjetas o preguntas de opción múltiple. Comprueba lo aprendido y sigue tu dominio.
🔖
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Summarize paper
One-click TL;DR with key claims and methods.
Translate doc
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Pull figures, tables, and equations to notes.
Compare papers
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Impulsado por tus lecturas, notas y resaltados
Every paper, quote, and idea — connected into one knowledge graph. Find anything by following the links.
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Resaltados organizados
Page-level citations, colors, and tags organize every quote you save.
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Creado para crecer contigo
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Compare results in Section 4?
THE WORK DOCS
Recall improved 18% over baselineVaswani p.42, but precision dropped slightlyDevlin p.7.3 sources
Ask anything…
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SOURCE
cited by 248
92% match
78% match
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AI
ED
SK
SavedH1
Smith 2024
💡
H2
📊
fig-3.png— Vaswani et al., p.42
Cite Devlin 2018Tab
342 words · 2 citationsSynced 2s ago
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One click to Markdown, Notion, BibTeX, Drive — formatting, links, and sources preserved.
NotesBib
Markdown.md
ReadyNotionespacio conectado
SyncedDrive.docx
ReadyBibTeX.bib
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PróximamenteAuto flashcards, quizzes, and spaced recall — track mastery and keep your streak.
7-day streak
3 / 12QUESTION
What is multi-head attention?
Answered correctly · 92%
Lo que dicen nuestros usuarios
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Opiniones traducidas del inglés.
Llevaba mucho tiempo buscando un lector de documentos así. Es sencillo y muy eficaz para mantenerme al día. Desde que lo uso, soy mucho más productiva.
Megan Torres
Doctoranda en Neurociencia · UCLA
La búsqueda de documentos es fantástica. Lo fluida que es la experiencia hace que use esta aplicación todos los días. Ha cambiado mi forma de trabajar.
James Whitfield
Profesor asociado de Derecho · NYU
Con montañas de artículos por leer, me sorprende lo sencillo que es y cuánto me ayuda a concentrarme. Me encanta.
Camille Rousseau
Estudiante de Medicina de tercer año · McGill
Con The Work Docs estoy haciendo más que nunca. Organicé todos mis artículos de investigación en un solo lugar: me ha salvado.
Arjun Mehta
Analista sénior de investigación · McKinsey
Con tantos documentos de casos y tareas, esto es justo lo que necesitaba. Resaltar y anotar PDF me ha ahorrado incontables horas.
Hannah Yoo
Informática y preparación para Derecho · Stanford University
Las funciones de IA son totalmente revolucionarias. Conversar con mis documentos y obtener resúmenes al instante ha transformado mi flujo de trabajo.
Marcus Bell
Consultor de estrategia · Deloitte
Reviso contratos a diario. The Work Docs permite navegar por PDF largos sin esfuerzo. Los resúmenes con IA ahorran muchísimo tiempo.
Nadia Osei
Abogada júnior · Clifford Chance
Por fin una aplicación que no estorba. Interfaz limpia, rápida y con una búsqueda sorprendentemente potente. La recomiendo a todos los desarrolladores de mi equipo.
Kenji Nakashima
Ingeniero de software · Stripe
Trabajo con artículos técnicos densos y esta aplicación ha sido una auténtica salvación. El chat con IA me ayuda a entender contenido complejo más rápido.
Priya Nair
Ingeniera de aprendizaje automático · Google DeepMind
Todo nuestro equipo lo usa para la diligencia debida. Colaborar nunca había sido tan fácil. El espacio de trabajo nos mantiene alineados y concentrados.
Lucas Ferreira
Cofundador y director ejecutivo · Fundo
Llevaba mucho tiempo buscando un lector de documentos así. Es sencillo y muy eficaz para mantenerme al día. Desde que lo uso, soy mucho más productiva.
Megan Torres
Doctoranda en Neurociencia · UCLA
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James Whitfield
Profesor asociado de Derecho · NYU
Con montañas de artículos por leer, me sorprende lo sencillo que es y cuánto me ayuda a concentrarme. Me encanta.
Camille Rousseau
Estudiante de Medicina de tercer año · McGill
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Arjun Mehta
Analista sénior de investigación · McKinsey
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Marcus Bell
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Nadia Osei
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Trabajo con artículos técnicos densos y esta aplicación ha sido una auténtica salvación. El chat con IA me ayuda a entender contenido complejo más rápido.
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Lucas Ferreira
Cofundador y director ejecutivo · Fundo
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Lucas Ferreira
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La búsqueda de documentos es fantástica. Lo fluida que es la experiencia hace que use esta aplicación todos los días. Ha cambiado mi forma de trabajar.
James Whitfield
Profesor asociado de Derecho · NYU
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Camille Rousseau
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Hannah Yoo
Informática y preparación para Derecho · Stanford University
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Kenji Nakashima
Ingeniero de software · Stripe
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Ingeniera de aprendizaje automático · Google DeepMind
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Lucas Ferreira
Cofundador y director ejecutivo · Fundo
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