除了iTransformer,还有哪些基于Transformer的模型?
时间: 2023-12-13 17:34:29 浏览: 51
根据引用[1]和[2],除了iTransformer,还有以下基于Transformer的模型:
1. GPT(Generative Pre-trained Transformer):由OpenAI提出的预训练语言模型,主要应用于生成式任务,如文本生成、对话系统等。
2. BART(Bidirectional and Auto-Re***归模型,可用于生成式任务和摘要任务等。
3. T5(Text-to-Text Transfer Transformer):由Google提出的预训练语言模型,可用于各种NLP任务,如文本分类、问答系统、摘要任务等。
4. XLNet:由CMU和Google提出的预训练语言模型,采用了自回归和自编码两种方式,可用于各种NLP任务,如文本分类、问答系统、摘要任务等。
相关问题
还有哪些基于Transformer的视觉模型?
基于Transformer的视觉模型有以下几种:
1. Vision Transformer (ViT):Vision Transformer是一种将Transformer应用于图像分类任务的模型。它将图像划分为一系列的图像块,然后将这些图像块转换为序列输入,再通过Transformer进行处理。ViT在许多图像分类任务上取得了很好的性能。
2. DeiT:DeiT(Data-efficient Image Transformers)是一种改进的Vision Transformer模型,旨在提高数据效率。它通过引入Distillation和Knowledge Distillation等技术,使用更少的数据来训练Transformer模型,同时保持较高的性能。
3. Swin Transformer:Swin Transformer是一种基于Transformer的视觉模型,专门用于处理大尺寸图像。它通过将图像划分为小的图像块,并在这些图像块之间引入局部和全局的Transformer模块,以实现对大尺寸图像的高效处理。
4. CaiT:CaiT(Cross-Attention Image Transformer)是一种基于Transformer的视觉模型,它引入了跨注意力机制来处理图像中的不同区域之间的关系。CaiT通过在图像块之间引入跨注意力模块,实现了对图像中全局和局部信息的有效建模。
5. TNT:TNT(Transformer in Transformer)是一种基于Transformer的视觉模型,它在Transformer的基础上引入了Transformer in Transformer结构。TNT通过在每个Transformer块内部引入额外的Transformer模块,以更好地捕捉图像中的细节信息。
这些基于Transformer的视觉模型在图像分类、目标检测和图像生成等任务中都取得了很好的性能。它们的出现推动了计算机视觉领域的发展,并为图像处理任务提供了新的思路和方法。
你的基本模型是基于transformer吗?
是的,ChitGPT是基于transformer的语言模型。transformer是一种自注意力机制的序列到序列模型,它可以在不使用循环神经网络(如LSTM等)的情况下处理变长序列信息,并在机器翻译、自然语言处理等任务中取得了很好的效果。ChitGPT基于transformer模型,通过输入大量的语料进行训练,可以生成自然流畅、准确的自然语言文本。