vit模型和transformer模型区别

ViT（Vision Transformer）模型和Transformer模型虽然都源自于Transformer架构，但它们的主要应用领域和设计有所不同。

Transformer原本是用于自然语言处理的一种模型，由自注意力机制（Self-Attention）为核心，解决了传统RNNs在处理长序列时效率低下的问题。然而，当Transformer模型被引入到计算机视觉领域时，它被改造成了 Vision Transformer（ViT），将图像分割成固定大小的 patches，并通过线性嵌入技术将其转换为一系列tokens，然后通过Transformer编码器进行特征学习。

区别点主要有以下几点：
1. **输入形式**：Transformer处理的是文本序列，而ViT处理的是图片，先对图片进行像素级的切割和编码。
2. **结构适应**：对于视觉任务，ViT引入了位置编码（Positional Embeddings），因为Transformer最初不考虑顺序信息；而NLP任务通常不需要这个步骤。
3. **预训练目标**：ViT常用于无监督预训练，比如ImageNet上进行自监督学习，再通过下游任务微调；而原始的Transformer更多是通过Marian、BERT等大规模语言数据预训练。