基于注意力机制的模型的最新进展

基于注意力机制的模型在最近几年有很多新的进展，以下是一些主要的进展：

1. GPT-3：是OpenAI最近发布的一种基于Transformer模型的语言模型，它拥有1750亿个参数，是迄今为止最大的语言模型，可以在各种自然语言处理任务上取得领先的性能。

2. Vision Transformer (ViT)：是一种基于Transformer模型的图像分类模型，可以将图像分割成小的图块，然后通过自注意力机制对这些图块进行建模，从而实现对整个图像的分类。

3. Switch Transformer：是一种基于Transformer模型的动态计算图模型，可以根据输入的不同自动选择不同的计算图结构，从而在不同的任务上实现更好的性能。

4. Reformer：是一种基于Transformer模型的加速模型，通过使用局部散列注意力和可逆层等技术，可以在更少的计算资源下实现与大模型相当的性能。

5. Performer：是一种基于Transformer模型的加速模型，通过使用低秩近似注意力机制和快速傅里叶变换等技术，可以在更少的计算资源下实现与传统Transformer相当的性能。

总之，基于注意力机制的模型在最近几年有很多新的进展，不断推动着自然语言处理、计算机视觉等领域的发展。