《Attention is All You Need》这篇论文发表于2017年的NIPS会议(Conference on Neural Information Processing Systems，神经信息处理系统年会)，由Google Brain团队的研究者提出。在此之前，自然语言处理(NLP)领域主要使用基于循环神经网络(RNN)的模型，如LSTM和GRU。这些模型在处理序列数据时，需要按顺序依次处理每个元素，难以并行化，计算效率较低。此外，RNN模型还存在梯度消失和梯度爆炸的问题，难以处理长序列数据。因此，研究者们一直在寻找更高效、更精准的NLP模型。

这篇论文提出了一种全新的神经网络架构Transformer，用于处理序列数据。Transformer完全基于注意力机制(Attention Mechanism)，抛弃了传统的循环和卷积结构。

Transformer的核心思想是Self-Attention，即序列中的任意两个位置都可以直接发生联系，不受距离的限制。这使得模型能够更好地捕捉序列中的长距离依赖关系。

Transformer引入了Multi-Head Attention，将注意力机制扩展到多个子空间，增强了模型的表达能力。

Transformer采用了Positional Encoding来编码序列中元素的位置信息，克服了传统注意力机制无法捕捉位置信息的缺陷。

论文在多个NLP任务上进行了实验，包括机器翻译、英语解析等，结果表明Transformer的性能显著优于基于RNN的模型，同时训练速度也更快。

Transformer的提出掀起了NLP领域的一场革命，此后大量的研究工作都基于Transformer架构，如BERT、GPT等，极大地推动了NLP技术的发展。

总的来说，《Attention is All You Need》是NLP领域的一篇里程碑式的论文，提出的Transformer架构为后续的研究奠定了基础，对整个AI领域产生了深远的影响。

《Attention is All You Need》这篇论文有八位作者，以下是八位作者的简短讯息：

Ashish Vaswani：印度裔，现职是Essential AI 的联合创始人和首席执行官。

Noam Shazeer：美籍，现职是Character.ai 的联合创始人和首席执行官。

Niki Parmar：印度裔，现职是 Essential AI 的联合创始人。

Jakob Uszkoreit：德裔，现职是 Inceptive 的联合创始人和首席执行官。

Llion Jones：英裔，现职是 Sakana AI 的联合创始人和首席技术官。

Aidan N. Gomez：加拿大裔，现职是 Cohere 的联合创始人和首席执行官。

Łukasz Kaiser：波兰裔，现职是 OpenAI。

Illia Polosukhin：乌克兰裔，现职是NEAR Protocol 的联合创始人。