transformer进化史

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络结构，最初被提出用于自然语言处理任务。它的出现极大地推动了自然语言处理领域的发展。Transformer的进化史可以概括为以下几个阶段：

1. Transformer
最初的Transformer模型由Vaswani等人在2017年提出，用于机器翻译任务。它采用了自注意力机制来替代传统的循环神经网络和卷积神经网络，大大提高了模型的并行化能力和训练速度。

2. BERT
BERT是由Google在2018年提出的预训练语言模型，它基于Transformer编码器结构，通过大规模无监督学习来学习通用的语言表示。BERT在多项自然语言处理任务上取得了当时最好的结果，成为了自然语言处理领域的里程碑之一。

3. GPT-2
GPT-2是由OpenAI在2019年提出的预训练语言模型，它采用了更大的模型规模和更多的训练数据，取得了当时最好的自然语言生成结果。GPT-2的成功证明了Transformer模型在自然语言生成任务上的优越性。

4. T5
T5是由Google在2020年提出的预训练语言模型，它采用了Transformer编码器-解码器结构，可以同时处理多种自然语言处理任务。T5在多项自然语言处理任务上取得了当时最好的结果，成为了自然语言处理领域的新的里程碑。