แหล่งอ้างอิง 3ความเชื่อมั่น 88%ความเชื่อมั่นโดยรวม: 88%แหล่งที่มาและแหล่งอ้างอิงของหมุดยืนยันวันที่ได้ดีเพียงใดค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักว่าแหล่งอ้างอิง 3 แหล่ง รวมแหล่งที่มา สนับสนุนเวลาเริ่มและสิ้นสุดของหมุดมากเพียงใด แหล่งอ้างอิงจะมีน้ำหนักลดลงครึ่งหนึ่งทุก ๆ 180 วันที่เก่ากว่าแหล่งล่าสุดแสดงหมุดทั้งหมดที่มีความเชื่อมั่น 75% ขึ้นไป
รายการแรกคือแหล่งที่มาของหมุดเสมอ ความเชื่อมั่นโดยรวมคือค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักว่าแต่ละแหล่งอ้างอิงสนับสนุนเวลาเริ่มและสิ้นสุดด้านบนมากเพียงใด แหล่งอ้างอิงจะมีน้ำหนักลดลงครึ่งหนึ่งทุก ๆ 180 วันที่เก่ากว่าแหล่งล่าสุด
- [1]90%arxiv.org/abs/1706.03762arxiv.org· โพสต์ 22 ก.ย. 2026· เริ่ม 12 มิ.ย. 2017 ✓· 33% ของคะแนน
ข้อมูลเมตาของ arXiv เองสำหรับ 1706.03762 ให้ citation_date 2017/06/12 และบทความของ Wikipedia[2][3] เกี่ยวกับงานนี้ก็บอกเช่นกัน: “เมื่อวันที่ 2017-06-12 โมเดลทรานส์ฟอร์เมอร์แบบตัวเข้ารหัส-ตัวถอดรหัสดั้งเดิม (พารามิเตอร์ 100M) ได้รับการตีพิมพ์ในบทความ 'Attention is all you need'”
- [2]90%Attention Is All You Needen.wikipedia.org· เพิ่มเมื่อ 22 ก.ย. 2026· 33% ของคะแนน
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· เพิ่มเมื่อ 22 ก.ย. 2026· 33% ของคะแนน
The architecture itself, for how self-attention replaced recurrence and what was built on it afterwards.[1]
เสนอการแก้ไข
มีอะไรขาดหรือผิดไหม บอกด้วยคำพูดของคุณเอง: ลิงก์ที่สนับสนุนหมุดนี้ วันที่เริ่มหรือสิ้นสุดที่ต่างออกไปพร้อมเหตุผล หรือข้อเท็จจริงที่ขาดหรือผิด AI จะตรวจสอบกับแหล่งที่มาของหมุด ค้นหาแหล่งที่ดีกว่า และเพิ่มหน้าที่สนับสนุนคุณ แหล่งที่มาของหมุดเองยังคงมีน้ำหนักมากที่สุด รูปภาพที่แสดงสิ่งอื่นหรือแสดงได้ไม่ดีก็จะถูกตรวจสอบ และเลื่อนลงหรือแทนที่