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帕拉梅拉怎么样
帕拉梅拉是一种神经网络模型，由 Google Brain 团队在 2017 年提出。它是一种自回归神经网络，可以用来处理序列数据。帕拉梅拉模型通过自注意力机制来学习序列中重要部分的特征，并且能够处理长距离依赖关系。帕拉梅拉模型在 NLP 中有着广泛的应用，如文本生成、机器翻译等。相比传统的 RNN 或 LSTM 模型，帕拉梅拉能够更好地捕捉序列中长距离的依赖关系，并且训练速度更快。
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