中学生能看懂：论文 《Attention Is All You Need》
中学生能看懂：论文 《Attention Is All You Need》
写在前面
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开一个新坑，叫做「中学生能看懂」系列，把晦涩的行业论文，用「中学生能看懂」的语言来讲解
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这是第一篇：《Attention Is All You Need》 。这篇论文可以说是自然语言处理领域的一个里程碑，它引领了 NLP 模型架构的变革，并对各种 NLP 任务产生了深远的影响。
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想象一下，你处在一个充满来自世界各地人们的房间里，他们每个人都用自己独有的语言交谈。你渴望和他们分享故事、笑话，也希望从他们身上学到东西。但问题是，你听不懂他们在说什么。这时候，机器翻译就像一把神奇的钥匙，能够让你的话语瞬间转换成他们的语言，他们的话也同样转换成你的语言，从而让大家畅所欲言。这不仅仅像科幻电影中的通用翻译器那样神奇，而且它确实存在，并且每天都在进步！
机器翻译就像一座架在不同语言之间的桥梁，使世界各地的人们能够相互交流。它不仅帮助企业拓展市场，也支持游客在异国他乡的旅行，甚至让我们能欣赏那些我们未曾学习过语言的电影或书籍。可以说，机器翻译是打开通向全球社区大门的关键。
在这个充斥着计算机和互联网的时代，机器翻译的重要性日益增加。无数信息和想法在全球范围内传播，能够理解这些用不同语言表达的信息和想法，显得尤为重要。对你们这些学生来说，这尤其有趣，因为通过翻译技术，你们可以了解从埃及金字塔的神秘故事到最新日本电子游戏的发布等各种知识。
你可能会好奇，计算机是如何实现语言之间的转换的。长期以来，计算机使用的方法有点像我们在学校解决问题的方式。想象一下，当你面对一个复杂的数学方程时，你会一步步地解决，先完成一个部分，再处理下一个。这正是旧式翻译系统的工作方式。它们会分析一句话，将其分解，然后像拼图比赛中的选手一样，耐心地一块一块拼凑起来。
但现在，一种新的方法出现了，它正在改变机器翻译的世界。这就是所谓的“Transformer model”，它的出现就像从骑自行车跃升为驾驶超快速的电动车。它不仅速度更快，更加智能，而且能够应对复杂的短语和长句。
Transformer model 采用了一种称为“attention mechanism”的特殊技术。这种技术使得计算机能够一次性全面地审视整个句子，识别出哪些词汇是相互关联的，哪些词汇只是附带出现的。这就像当你阅读一本书时，不是逐行阅读，而是能够一眼看到整页内容，立刻识别出关键部分，解开谜题的线索。
本文将深入探讨这个令人称奇的 Transformer model，探索它是如何彻底改变机器翻译领域的。这就像走进一个沟通障碍正在逐渐消失的世界，每个人都有机会被听到和理解。那么，让我们一起踏上这场语言的未来之旅，在这里，注意力就是你所需要的全部！
计算机翻译的传统方式
让我们时光倒流，回顾一下在“Transformer model”横空出世之前，计算机是如何进行语言翻译的。在那个时代，计算机使用了名为循环神经网络（RNNs）和卷积神经网络（CNNs）的技术。这两者都是计算机用来处理不同语言对话的高级工具。
首先来说说 RNNs。想象一下，你和朋友们在玩耳语传话游戏，你将一条消息小声告诉旁边的人，然后他们继续传递下去。RNNs 的运作方式与此类似。它们接收一个单词或部分句子，进行处理，然后将这些信息用于理解下一个单词。这个过程一直重复，直到整个句子被处理完毕。它们像是在一次次轻声细语中帮助我们理解句子的小帮手。
但 RNNs 也存在一个小问题，那就是它们容易健忘。就像在耳语传话游戏中，最初的信息在传到最后一个人时可能已经变样或消失。这意味着，当 RNNs 尝试翻译长句时，可能会在抵达结尾时忘记开头的内容。当我们需要完整的句子来准确翻译时，这无疑是个问题。
现在，我们来关注一下 CNNs。想象你有一堆图片卡片，你通过一个只能显示一张卡片的小窗口来查看它们。你移动这个窗口，观察卡片堆的不同部分，以理解整个画面。CNNs 采用了类似的方法来处理句子，它们在单词或短语间滑动，试图发现其中的模式，就像在抽屉里找寻成对的袜子一样。它们擅长识别语言中的结构和形式，比如辨别问题句和陈述句的区别。
CNNs 比 RNNs 更加迅速，因为它们能同时观察多个单词，但在处理特别长的句子时仍有难度。这就好比通过一个小窗口去观察整个连环画，你可能能一次看到几个格子，但无法一眼看完整个故事。
这些传统的模型曾在翻译方面有过一段辉煌的时光。它们就像第一代视频游戏，那时引领风潮，令人兴奋。但正如游戏界随着时间的推移变得更加精彩和复杂，机器翻译技术也在不断进步。这就是我们的新明星，“Transformer model”的舞台。它可以观察整个句子，理解单词之间的联系，并且不需要逐个传递信息或透过窗口窥视，就能捕捉到完整的故事。这使得语言翻译不仅更加迅速，而且更精准——这可谓是真正的革命性变革！