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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.
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.
“Attention is all you need — recurrence and convolutions are not required for state-of-the-art sequence transduction.”
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Opiniones traducidas del inglés.
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Todo nuestro equipo lo usa para la diligencia debida. Colaborar nunca había sido tan fácil. El espacio de trabajo nos mantiene alineados y concentrados.
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