transformer的变体

Transformer的变体有很多种。其中，一种常见的变体是Universal Transformers（UT）。UT引入了递归函数来控制层数的灵活性，使其不再固定，可以是任意层数。这种结构将Transformer的优点与RNN的Recurrent Inductive Bias相结合，理论上实现了图灵完备。UT的前传过程示意图显示了输入序列token的位置和迭代次数depth之间的关系。通过这种变体，Transformer的结构变得更加丰富多彩。

此外，还有许多其他的Transformer变体被提出，如GPT（Generative Pre-trained Transformer）和BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）。这些变体在自然语言处理任务中取得了很好的效果，并且各自具有不同的特点和应用领域。这些变体的研究和发展为Transformer模型的应用提供了更多的选择和可能性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [transformer变体](https://blog.csdn.net/u013596454/article/details/120530025)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Transformer最新综述](https://download.csdn.net/download/syp_net/19545623)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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