참고자료 3신뢰도 88%종합 신뢰도: 88%핀의 출처와 참고 자료가 날짜를 얼마나 뒷받침하는지.출처를 포함한 자료 3건이 핀의 시작·종료 시각을 얼마나 강하게 뒷받침하는지에 대한 가중 평균. 자료는 최신 자료보다 180일 오래될 때마다 가중치가 절반이 됩니다신뢰도 75% 이상 핀 모두 보기
첫 번째 항목은 항상 핀의 출처입니다. 전체 신뢰도는 각 자료가 위의 시작·종료 시각을 얼마나 확실히 뒷받침하는지에 대한 가중 평균이며, 자료는 최신 자료보다 180일 오래될 때마다 가중치가 절반이 됩니다.
- [1]90%arxiv.org/abs/1706.03762arxiv.org· 게시 2026년 9월 22일· 시작 2017년 6월 12일 ✓· 점수의 33%
아카이브 자체의 1706.03762 메타데이터는 인용 날짜를 2017/06/12로 기록하고 있으며, 위키피디아의 해당 논문 항목도 같은 내용을 밝히고 있다: “2017년 6월 12일, 원조 인코더-디코더 트랜스포머 모델(파라미터 1억 개)이 ‘어텐션만으로 충분하다’ 논문에 발표됐다.”
- [2]90%Attention Is All You Needen.wikipedia.org· 추가 2026년 9월 22일· 점수의 33%
Dates the paper to 12 June 2017 and describes what it did: "a 2017 research paper on machine learning authored by eight scientists and engineers working at Google" introducing the transformer, "based on the attention mechanism proposed in 2014 by Bahdanau et al.", which "has become the main architecture of a wide variety of artificial intelligence systems, including large language models". It also records that all eight authors later left Google.[1]
- [3]85%Transformer (deep learning architecture)en.wikipedia.org· 추가 2026년 9월 22일· 점수의 33%
The architecture itself, for how self-attention replaced recurrence and what was built on it afterwards.[1]
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