Python深度学习：【模型系列】 Transformer模型有哪些著名的变种
Transformer模型自从2017年由Google的研究者引入以来，已经演化出许多重要和有影响力的变体。这些变种模型在不同的任务和领域中被广泛使用，包括自然语言处理、计算机视觉和多模态学习。以下是一些最著名的Transformer变体：
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BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers):
- 开发者：Google AI
- 特点：通过双向训练的方式改进了
语境理解的能力。BERT在多种NLP任务中表现优异，尤其是在理解上下文的能力上。
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GPT (Generative Pre-trained Transformer):
- 开发者：OpenAI
- 特点：使用非监督学习方式进行预训练，然后在特定任务上进行微调。GPT系列（包括GPT-2, GPT-3等）
特别擅长生成文本。
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RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach):
- 开发者：Facebook AI
- 特点：RoBERTa在BERT的基础上进行了多项改进，包括
更长的训练时间、更大的数据集和更细致的超参数调整。
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T5 (Text-to-Text Transfer Transformer):
- 开发者：Google AI
- 特点：将各种NL
原文地址：https://blog.csdn.net/PoGeN1/article/details/137766253
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