除了iTransformer，还有哪些基于Transformer的模型？

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

iTransformer与标准Transformer相比有哪些改进？

iTransformer（Interactive Transformer）是Transformer模型的一种扩展，它引入了一些关键的改进以增强模型的交互性和动态适应能力。与标准Transformer相比，iTransformer主要体现在以下几个方面：

1. **可交互性**：iTransformer通常包含了交互式的元素，比如注意力机制被设计得更灵活，能够处理输入序列中不同部分之间的动态关系，增强了模型对上下文信息的理解。

2. **局部注意力**：标准Transformer使用全连接的自注意力机制，而iTransformer可能采用了局部注意力或自注意力的混合形式，这样可以减少计算复杂度，特别是在处理长序列时。

3. **动态解码**：iTransformer可能允许在解码阶段根据前向生成的内容动态调整模型参数，从而实现更个性化的生成，提高生成内容的质量和一致性。

4. **层次结构**：有些iTransformers会采用层次结构，如层次Transformer，将注意力集中在不同的抽象级别上，以捕捉不同粒度的特征。

5. **适应性**：针对特定任务或数据集，iTransformer可能会包含适应性模块，可以根据输入内容调整网络结构或参数，增强了模型的泛化能力。

iTransformer和原始Transformer的主要区别是什么？

iTransformer是Transformer架构的一种改进或扩展，它通常指的是在Transformer模型中引入了额外的、针对特定任务优化的组件或者改进了原有的设计。原始的Transformer，由Vaswani等人在2017年提出，主要特点是自注意力机制（Self-Attention）和多头注意力（Multi-Head Attention），以及位置编码（Positional Encoding）来处理序列数据中的顺序信息。

两者之间的关键区别可能包括：

1. **架构增强**：iTransformer可能在原有的自注意力层上进行了扩展，如使用更复杂的注意力机制（如局部注意力或动态注意力）、引入了循环结构等，以提高模型的性能或适应特定的序列依赖性。

2. **参数量调整**：iTransformer可能会对模型的宽度和深度进行微调，以达到更好的效率或泛化能力，例如调整头的数量、减小隐藏层大小等。

3. **任务定制**：针对特定领域的任务，iTransformer可能会添加特定的模块，比如针对机器翻译可能添加词对齐机制，针对自然语言理解可能集成外部知识。

4. **训练策略**：优化方法或训练策略的变化，如使用不同的正则化技术、更有效的学习率调度或更长的训练时间。

5. **硬件优化**：为了更好地利用GPU资源，iTransformer可能引入了并行计算或量化技术等优化。